Ontem assisti The Thinking Game, um documentário da Google, mais especificamente do time da DeepMind, que acompanho há muitos anos. Os projetos deles sempre foram interessantes, mas esse novo documentário traz algo que vai além de tecnologia impressionante.

O começo de tudo: força bruta no xadrez

Para entender o que a DeepMind está fazendo, vale lembrar o contexto. Quando a IBM criou o Deep Blue para jogar xadrez contra Kasparov, a ideia era simples: provar que um computador consegue vencer o maior jogador do mundo. Xadrez era sinônimo de inteligência, então um computador campeão seria, por extensão, uma máquina inteligente.

Funcionou. Foi um marco. A mídia cobriu intensamente, e o mundo ficou impressionado. Mas uma análise mais precisa revela que foi, essencialmente, força bruta computacional: centenas de milhões de posições por segundo, avaliando muitos movimentos à frente para decidir o próximo. O computador não pensava, ele calculava mais rápido do que qualquer humano poderia.

Hoje temos engines como Stockfish que simplesmente destroem os melhores jogadores do mundo. Mas o método é o mesmo.

Go: quando força bruta não é suficiente

O Go é diferente. O tabuleiro é maior, as peças são apenas pretas e brancas, e o número de possibilidades de jogo é maior do que o número de átomos no universo observável. Nenhum computador, por mais rápido que seja, consegue simplesmente calcular tudo.

Para vencer no Go, a DeepMind precisou de uma abordagem diferente: redes neurais artificiais, as Deep Neural Networks. Em vez de analisar todas as possibilidades, o modelo é treinado em um enorme volume de partidas e aprende a reconhecer padrões, a generalizar. Ele não precisa ver tudo: aprende a estimar o que provavelmente é melhor e segue por esse caminho.

O resultado foi o AlphaGo, que venceu um dos maiores jogadores de Go do mundo, o sul-coreano Lee Sedol. E isso importou de uma forma que vai além da tecnologia.

Por que o AlphaGo foi mais do que uma vitória

O Go faz parte da cultura do Leste Asiático de uma forma profunda. Na China, integra as chamadas "Quatro Artes" do letrado clássico, ao lado de música, caligrafia e pintura. Na Coreia e no Japão, tem peso cultural semelhante. Em todos esses países, dominar o Go sempre foi associado à inteligência e à capacidade humana. Diferente do xadrez, onde a derrota para uma máquina já era esperada depois do Deep Blue, a queda no Go foi visceral. As pessoas ficaram emocionadas. Havia uma dimensão psicológica, filosófica e cultural naquele momento.

O documentário anterior da DeepMind, sobre o AlphaGo, captura isso muito bem. É, na minha opinião, mais emocionante do que The Thinking Game, mas The Thinking Game traz algo muito mais importante.

Há algo maior acontecendo quando a IA começa a questionar o que nos torna especiais. A gente já passou por isso antes: quando a humanidade descobriu que a Terra não era o centro do sistema solar, nem da galáxia, nem do universo, isso abalou profundamente a percepção que tínhamos de nós mesmos. Questionar a exclusividade da inteligência humana é mais um passo nessa direção, uma lição de humildade que ainda estamos aprendendo a processar.

O AlphaFold e a maior conquista da IA até hoje

The Thinking Game documenta o AlphaFold, que eu considero a maior conquista prática da inteligência artificial até agora.

Durante 50 anos, cientistas do mundo inteiro investiram tempo, dinheiro e estudo tentando resolver o problema do dobramento de proteínas: como uma sequência de aminoácidos se transforma em uma estrutura tridimensional específica? Era um problema científico aberto, um esforço coletivo sem solução à vista.

A humanidade conseguia descobrir algumas proteínas por ano, a muito custo e muito estudo. O AlphaFold não só resolveu o problema, mas foi além: mapeou e disponibilizou 200 milhões de proteínas para toda a comunidade científica. Simplesmente executou e descobriu todos os padrões possíveis na natureza.

Por isso, o trabalho ganhou o Nobel de Química. É merecido.

A diferença entre interpolar e descobrir

A pergunta que as pessoas sempre fazem sobre IA é: ela está apenas interpolando os dados de treino, ou é capaz de resolver problemas genuinamente novos?

Não é a mesma coisa que treinar um modelo em um quiz com perguntas e respostas e depois perguntar sobre o mesmo quiz. Quando a IA consegue resolver um problema que ninguém resolveu antes, como o dobramento de proteínas, a conversa muda completamente.

E as portas que o AlphaFold abriu são enormes: desenvolvimento de remédios, soluções para doenças, possíveis respostas para o aquecimento global, até formas de destruir o plástico que acumulamos no planeta. São possibilidades concretas, não abstrações.

Conclusão: esperança com os pés no chão

The Thinking Game é um documentário importante para entender o momento em que vivemos. Ele é esperançoso, talvez esperançoso demais em alguns momentos, com uma sensação de que algo absurdo e transformador está prestes a acontecer. Essa parte é mais abstrata e sem muitas conclusões sólidas.

A questão da IA geral, se estamos perto ou longe, se vai acontecer em 30 anos ou em mil anos ou nunca, continua sem resposta. É complicado demais para qualquer previsão honesta.

Mas o AlphaFold é real. É útil. É novo. Fez algo que a ciência não conseguia fazer sozinha, e a DeepMind teve a generosidade de liberar tudo para o mundo.

Isso é o que mais importa no documentário.