AI Digest - Março de 2025

Google apresenta o cientista de silício

Num tempo em que a inteligência artificial deixou de ser uma experiência especulativa para se tornar coprotagonista do pensamento científico, a Google Research anuncia o AI co-scientist, um sistema multiagente concebido para raciocinar, propor e validar hipóteses científicas. Não se trata de substituir o cientista humano, mas de lhe fornecer um exoesqueleto cognitivo, um acréscimo de capacidade capaz de pesquisar bases de dados, discernir padrões e sugerir perguntas de investigação.

A capacidade intelectual científica tem sido uma combinação de conhecimento vasto e intuição audaciosa, uma característica humana que o AI co-scientist tenta replicar através de agentes especializados: um gera hipóteses, outro reflete sobre elas, um terceiro classifica-as, enquanto um quarto avalia a sua evolução. É a dialética do método científico, agora incessante e incansável.

O sistema não se limita a resumos ligeiros; já propôs aplicações inovadoras para fármacos contra a leucemia mieloide aguda e identificou alvos epigenéticos promissores para a fibrose hepática. Se Einstein dizia que a criatividade é a inteligência a divertir-se, talvez seja justo perguntar: será a inteligência artificial uma porta aberta sobre o desconhecido? E, mais importante, estará o génio humano à altura do desafio?

Helix: a revolução silenciosa da robótica inteligente

A startup americana na área da robótica Figure.ai apresentou o Helix, um modelo Vision-Language-Action (VLA) que não se limita a perceber o mundo e compreender a linguagem, mas também a traduzi-los em ações fluidas e eficazes. É a promessa há muito aguardada de um robô que não apenas entende comandos, mas os executa com destreza.

O Helix distingue-se por uma série de inovações: um controlo completo do tronco superior, capaz de orquestrar mãos, pulsos, torso e cabeça num bailado mecânico de precisão milimétrica; colaboração multi- -robô sem precedentes, em que duas máquinas trabalham em sintonia como se partilhassem um instinto comum; e, sobretudo, a capacidade de manipular objetos nunca vistos anteriormente, respondendo apenas a instruções em linguagem natural. “Pegue nesse copo” deixa de ser um desafio computacional e torna-se um gesto trivial.

A grande revolução do Helix reside no seu modelo híbrido: um “Sistema 2”, que raciocina lentamente sobre objetivos de alto nível, e um “Sistema 1”, que age com rapidez fulgurante, ajustando cada movimento com a agilidade de um equilibrista. Esta separação de tempos e funções resolve o dilema clássico da robótica: ou a máquina pensa demasiado e age tarde demais, ou age depressa sem compreender o contexto. O Helix concilia ambas as facetas.

Treinado com um número reduzido de dados, o Helix demonstra que a eficiência nem sempre reside na quantidade, mas na qualidade da aprendizagem. Mais do que um robô, é a antecipação de um futuro onde máquinas e humanos partilham um entendimento tácito, em que comandos não são meras ordens, mas diálogos.

Se os robôs alguma vez se tornarem naturais no quotidiano, será porque modelos como o Helix os ensinaram a sê-lo.

A criatividade e a máquina: a simbiose possível?

A arte de criar mundos sempre foi uma característica da humanidade. Dos frescos rupestres ao cinema digital, passámos de meros observadores do real a arquitetos das nossas próprias ficções, moldando realidades a nosso bel-prazer. Mas e se a próxima revolução não for apenas nossa? E se as máquinas também quiserem criar?

A inteligência artificial generativa já se imiscui nos territórios da criatividade. Imagens, textos, músicas e até sequências de jogo são concebidos por modelos de aprendizagem automática, replicando padrões e expandindo possibilidades. No entanto, longe de serem substitutas dos criadores, essas ferramentas são extensões do seu pensamento. E é precisamente essa sinergia que a investigação sobre modelos generativos para a ideação de jogos vem explorar.

Um trabalho recente, publicado na Nature por investigadores da Microsoft Research, apresenta o World and Human Action Model (WHAM), um sistema treinado em sequências de jogos para gerar novos caminhos dentro da coerência e da diversidade. Três princípios sustentam esta abordagem: consistência, diversidade e persistência. Em termos práticos, isto significa que o modelo é capaz de criar sequências coerentes com as regras do jogo, sugerir alternativas inovadoras e respeitar alterações feitas pelo utilizador. Contudo, a inteligência artificial não se basta a si própria. Se WHAM sugere, é o criador humano quem decide. A criatividade nunca foi apenas a soma de possibilidades; é o discernimento entre elas, o risco calculado da escolha, o lampejo de intuição que as máquinas ainda não alcançam.

No fundo, estamos a moldar não apenas algoritmos, mas a própria relação entre o humano e a máquina. Criamos assistentes, não substitutos. E, nesse jogo de convergência, talvez a verdadeira revolução criativa resida na consciência de que, no final, a derradeira decisão ainda nos pertence.