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Quando Lee Sedol, 18 vezes campeão mundial de Go (um complexo jogo de estratégia oriental) foi derrotado por um algoritmo da Deep Mind (startup de propriedade do Google), uma série de marcos inéditos no desenvolvimento da inteligência artificial (IA) foram ultrapassados. A IA tinha sido treinada jogando contra si mesma milhões de jogos à velocidade da luz, até acumular um conhecimento de nível super-humano. Ele derrotou Lee Sedol com um movimento surpreendente que contradizia os princípios estratégicos do jogo, movimento que foi interpretado primeiro como um erro, e posteriormente classificado como «sublime» pelo próprio campeão mundial. O algoritmo estava a mostrar-nos uma nova estratégia, invisível para nós após mais de 4.000 anos de jogo humano. A IA, como as pessoas, responde ao «paradoxo de Polanyi», segundo o qual acumulamos conhecimento por experiência, que sabemos usar, mas que não podemos codificar ou explicar. Sabemos o que é a cor azul, mas não podemos explicar isso a uma pessoa cega. Uma IA treinada em Go «vê» novas jogadas, sem que nos possa explicar a sua lógica. Faz isso por acumulação de conhecimento especializado («intuição»), não por análise racional.
No seu best-seller “A Era da Inteligência Artificial”, Henry Kissinger, Eric Schmidt (ex-CEO do Google) e Daniel Huttenlocher (MIT) manifestam, em relação a uma IA treinada no MIT para descobrir novos antibióticos que “a IA não se limitou a processar os dados mais rapidamente do que é humanamente possível, mas detetou aspectos da realidade que os humanos não haviam detetado, ou que talvez não pudessem detetar”. Eles também afirmam que “o advento da IA alterará o conceito que a humanidade tem da realidade e, portanto, de si mesma. Estamos a avançar para grandes realizações, mas essas conquistas devem suscitar uma reflexão filosófica. Quatro séculos depois de Descartes ter promulgado a sua máxima, surge uma pergunta: se a IA «pensa», ou se aproxima do pensamento, quem somos nós?». De uma forma ou de outra, a IA tem uma percepção da realidade mais ampla do que a nossa. E isso, mesmo que pareça contra-intuitivo, está a gerar uma revolução científica sem precedentes.
No início da pandemia, quando a medicina ainda não tinha caracterizado a evolução bioquímica e fisiológica do covid, no Hospital Clínic de Barcelona uma IA permitiu reduzir em 50% a sua mortalidade através de tratamentos personalizados baseados na previsão da trajetória dessa doença. A IA respondeu ao paradoxo de Polanyi: graças ao treino com dados de variáveis clínicas e evoluções de pacientes anteriores, era capaz de antecipar o que aconteceria com o paciente, mesmo sem conhecer cientificamente os princípios da doença. De acordo com a Nature, a IA é um incrível instrumento de desenvolvimento científico, capaz de ajudar os pesquisadores a projetar experiências, recolher informações e propor novas perspectivas e resultados muito difíceis de antecipar com métodos tradicionais. A IA captura e utiliza o conhecimento existente em grandes bases de dados, aplicando os padrões descobertos para fazer previsões ou sugerir novas hipóteses que podem dar origem a novas teorias científicas inéditas.
Através de uma IA, o Massachusetts Institute of Technology (MIT) descobriu uma combinação de compostos capazes de erradicar uma bactéria resistente a medicamentos, causando mais de 10.000 mortes anuais nos EUA. Analisando milhares de moléculas que combatem diferentes tipos de bactérias, a IA é capaz de identificar estruturas químicas associadas a propriedades antibacterianas. O algoritmo não saberá explicar porquê, mas irá desenhar-nos um novo fármaco eficaz. Se abrirmos a IA, não veremos um código explicativo, apenas uma rede neuronal artificial cujos «neurónios» têm pesos estatísticos que foram ajustados no treino. O conhecimento está embutido em milhares de equações internas, incompreensíveis para nós.
Por mais de 50 anos, cientistas de todo o mundo têm tentado entender como as proteínas se dobram, moléculas complexas que desempenham determinadas funções biológicas. A forma das mesmas é crítica para determinar os seus efeitos. As proteínas do vírus covid tinham uma forma que se encaixava como uma chave nas células pulmonares (por isso as infectavam). No entanto, não existem modelos científicos que expliquem a complexa geometria 3D das proteínas. É um mistério para a ciência. AlphaFold, uma rede neuronal da DeepMind digitalizou milhares de códigos genéticos e estruturas de proteínas conhecidas e, sem precisar do modelo analítico explicativo (paradoxo de Polanyi), foi capaz de prever a forma de uma nova proteína. Há rumores de que, por esse desenvolvimento, a Google poderia aspirar ao Prémio Nobel de Medicina.
A IA pode ser uma grande força libertadora de recursos. Napoleão III presenteou o rei do Sião com uma refeição com talheres de alumínio, símbolo de um luxo inédito. No século XIX, o alumínio era um dos materiais mais caros e escassos do planeta, até que os químicos Hall e Héroult descobriram como sintetizá-lo a partir de bauxita, muito abundante na crosta terrestre. Hoje, uma IA da Microsoft digitalizou digitalmente as propriedades de 32 milhões de materiais para descobrir um novo material (desconhecido até agora) suscetível de ser usado como eletrólito ideal de baterias elétricas. Usando as previsões da IA, esse material, não presente na natureza, foi sintetizado e testado, demonstrando as suas propriedades únicas como um elemento-chave de sistemas sustentáveis de armazenamento de energia. Isso pode reduzir em 70% a necessidade de lítio (um mineral escasso que gera sérios problemas geopolíticos e ambientais). O que teria levado décadas de pesquisa por tentativa e erro foi concluído em semanas graças à intuição da IA. Uma rede neuronal massiva correndo sobre um supercomputador pode explorar digitalmente o espaço dos materiais estáveis (um espaço imenso, superior ao número de átomos do universo), correlacionando-o com as suas propriedades, e propor aqueles mais adequados para soluções concretas em termos de características químicas, eletromagnéticas ou mecânicas.
Estamos no alvorecer de uma nova era cognitiva. Uma era em que, pela primeira vez, máquinas digitais poderão extrair conhecimento de fenómenos naturais, sociais e económicos; e usá-lo para impulsionar uma revolução científica sem precedentes desde o Iluminismo. A IA irá acelerar drasticamente o desenvolvimento de novos medicamentos, prever a evolução de doenças, otimizar sistemas energéticos, demonstrar teoremas matemáticos, sintetizar novos materiais ou descobrir novas leis da física. Há luzes e sombras na IA. Não há tecnologias inerentemente más ou tecnologias inerentemente boas. Será preciso ir com cuidado, e regular o que for necessário. Mas que a ignorância, ou a insensatez humana não nos privem dos benefícios que pode acarretar, nem a arrastem para o seu lado sombrio através de utilizações perversas.
Alguns links complementares:
https://www.nature.com/articles/d41586-023-03596-0
https://www.nature.com/immersive/d41586-023-03017-2/index.html
Artigo original publicado em La Vanguardia. Imagem feita por Dall-E
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