Construir uma inteligência artificial (IA) de nível humano deixou de ser especulação distante e virou meta para a próxima década entre as maiores empresas do setor. Partindo dessa premissa, um novo estudo da Google DeepMind, laboratório de IA do Google, quer saber o que acontece depois que isso for alcançado.

O documento, intitulado "From AGI to ASI", mapeia como a própria IA poderia continuar a evoluir para além da capacidade humana — e chega à superinteligência artificial.

O trabalho, publicado por 15 pesquisadores da DeepMind e de universidades parceiras, distingue dois patamares.

A AGI, sigla em inglês para inteligência artificial geral, é definida como um sistema com inteligência equivalente à de um humano mediano.

Já a ASI, a superinteligência artificial, seria um sistema que supera amplamente esse nível — o equivalente, de forma intuitiva, a algo mais inteligente e capaz do que grandes organizações humanas inteiras.

Os quatro caminhos até a superinteligência

O centro do estudo é o mapeamento de quatro rotas possíveis para sair da IA de nível humano e chegar à superinteligência.

Segundo os autores, elas não são excludentes e podem acontecer em paralelo, em ritmos diferentes.

A primeira é o escalonamento: continuar aumentando o poder de computação, o tamanho dos modelos e o volume de dados, a mesma receita que impulsionou os avanços recentes.

A segunda é uma mudança de paradigma, ou seja, a chegada de uma nova técnica que substitua a atual.

A terceira é o aprimoramento recursivo, em que a IA passa a melhorar a si mesma.

E a quarta é a emergência da superinteligência a partir de coletivos de agentes, em que múltiplos sistemas de IA, organizados como grupos, mercados ou corporações, se tornam superhumanos pela escala — mesmo sem nenhum sistema individual ser um gênio isolado.

O que pode travar o caminho

O estudo dedica atenção especial aos obstáculos que podem frear ou barrar o progresso em cada rota. Determinar o peso desses entraves, afirmam os autores, é o que define se a transição para a superinteligência será rápida, lenta ou incerta.

No caminho do escalonamento, uma fricção próxima é a exaustão de dados de texto de alta qualidade, estimada para ocorrer ainda nesta década.

De volta ao topo: como o Google virou o jogo na corrida da IA

Cada rota tem sua principal incerteza. No aprimoramento recursivo, por exemplo, não há precedente histórico que permita prever a dinâmica — as capacidades da IA podem explodir em crescimento acelerado ou simplesmente estagnar.

Em sistemas naturais, os autores lembram, as fricções costumam desacelerar o crescimento antes que ele se torne explosivo, formando uma curva em S, e não uma disparada infinita.

Por que a computação cresce tão rápido

Para sustentar suas projeções, o estudo destrincha o ritmo de crescimento da computação — o combustível da IA.

Segundo o documento, o poder de computação usado nos maiores treinamentos de aprendizado de máquina cresceu cerca de 4 vezes por ano na última década, resultado da combinação de três fatores: avanços na fabricação de chips (a lei de Moore), aumento dos investimentos em hardware e ganhos de eficiência dos algoritmos.

Se esse ritmo se mantiver até o fim da década, apontam os autores, o poder de computação efetivo será 10 mil vezes maior do que o atual. É um cenário que os investimentos em energia e em infraestrutura de IF de escala de gigawatts tornam crível — embora o próprio estudo pondere que o paradigma atual também pode esbarrar em seus limites naturais no mesmo período.

Uma ressalva sobre o 'salto único'

Uma das conclusões mais relevantes do estudo desafia a imagem popular de que a AGI chegará como um único evento transformador. Para os autores, essa imagem pode ser imprecisa.

Em vez de uma virada súbita causada pela chegada da IA de nível humano, seria mais provável uma série de transformações sucessivas, impulsionadas por avanços da IA em muitas áreas da ciência e da tecnologia ao mesmo tempo.

O documento evita cravar datas e faz questão de sublinhar a incerteza.

Ainda assim, afirma que, diante das grandes incertezas sobre o ritmo do progresso, não se pode descartar que o avanço da IA continue a acelerar nos próximos anos — o que reforçaria a necessidade de preparar, desde já, um esforço interdisciplinar de escala global para lidar com o que vem depois da inteligência de nível humano.