Um século de progresso em apenas cinco anos: a inteligência artificial deve torná-lo possível

"Uau, esta é realmente a solução que estávamos procurando." O físico quântico Mario Krenn e um colega passaram o dia inteiro no quadro-negro, calculando, conferindo e simplificando. À noite, estavam convencidos: da noite para o dia, o computador havia encontrado a solução para um problema difícil que os cientistas vinham tentando decifrar há semanas.

Um programa de computador que resolve problemas científicos complexos: parece uma visão otimista do futuro. Mas essa cena já aconteceu em 2014.

Naquela época, Mario Krenn era aluno de doutorado no laboratório do atual ganhador do Prêmio Nobel, Anton Zeilinger. Hoje, ele próprio é professor na Universidade de Tübingen, especializado na aplicação da inteligência artificial (IA) na ciência. "Na verdade, eu quero entender o universo", diz Krenn sobre si mesmo. Ele só recorreu à IA porque a vê como a melhor oportunidade para avançar na pesquisa.

Krenn não está mais sozinho nessa avaliação. Entusiastas da tecnologia esperam que a IA salve o mundo. Nos próximos cinco a dez anos, a IA revolucionará fundamentalmente o mundo,escreveu recentemente em seu blog Dario Amodei, fundador da empresa de IA Anthropic . Ele evoca um país cheio de gênios em data centers. Esses gênios desenvolverão rapidamente curas para todas as doenças, dobrarão a expectativa de vida humana e erradicarão a fome. O progresso científico e tecnológico de um século será comprimido em poucos anos.

A IA pode realmente nos levar a uma era de ouro de descobertas? Ou os modelos de IA estão apenas reelaborando ideias antigas?

Grandes empresas de tecnologia certamente parecem enxergar potencial na aplicação da IA na ciência. Em fevereiro, o Google anunciou o lançamento de seu mais recente produto: o "Co-Scientist". Baseado no modelo de IA Gemini 2.0, o aplicativo foi projetado para auxiliar pesquisadores em seu trabalho.

Alguns cientistas que testaram o modelo com antecedência relatam resultados impressionantes. Gary Peltz pesquisa o tratamento de doenças hepáticas na Universidade de Stanford. Quando viu a resposta da IA ao seu estímulo, "literalmente caiu da cadeira", disse Peltz à Nature . A IA identificou precisamente as áreas que considera particularmente promissoras e deseja pesquisar com mais intensidade no futuro. A IA também sugeriu três medicamentos em potencial. Dois deles apresentaram bom desempenho nos testes laboratoriais iniciais.

O microbiologista José R. Penadés também demonstrou entusiasmo por seu colega de IA. Penadés é professor no Imperial College London e pesquisa resistência a antibióticos. Com base em uma breve sugestão, o modelo de IA produziu exatamente a hipótese que ele e sua equipe desenvolveram ao longo de vários anos, disse Penadés à BBC . Os pesquisadores ainda não haviam publicado seu trabalho sobre essa hipótese, portanto, o modelo de IA não poderia ter tido acesso a ela.

No entanto, a IA ainda não trouxe nada completamente novo. Os pesquisadores que aplicaram o modelo já possuíam o conhecimento. "Não está claro como os modelos de linguagem de grande porte ajudam na ciência no momento", diz Mario Krenn. "Mas eu ficaria surpreso se isso não acontecesse em, no máximo, um ano."

Em princípio, a IA já levou a grandes avanços na ciência. Talvez o melhor exemplo seja o modelo de IA Alphafold. Ele consegue prever a forma tridimensional de moléculas de proteína. Em poucos anos, tornou-se extremamente relevante para os pesquisadores. No ano passado, os desenvolvedores do Alphafold receberam o Prêmio Nobel por essa conquista.

A IA também desempenha um papel cada vez mais importante na matemática. Em junho, o matemático espanhol Javier Gómez Serrano anunciou no jornal "El País" que estava perto de resolver um dos Problemas do Milênio com a ajuda da IA. Trata-se da equação de Navier-Stokes, que descreve como gases e líquidos se movem. Essas equações são usadas em tudo, desde a previsão do tempo até o projeto de aeronaves. Apesar de seu uso generalizado, ainda não se sabe se elas têm uma solução única em todos os lugares. Um prêmio de um milhão de dólares americanos foi oferecido para a resposta a esse quebra-cabeça matemático, que permanece sem solução há 200 anos.

Até agora, porém, a IA tem sido vista como uma ferramenta para pesquisadores. Os desenvolvimentos mais recentes da IA, no entanto, prometem que a própria IA se tornará um pesquisador.

Mas será que a IA pode realmente gerar ideias completamente novas? Mario Krenn está convencido de que sim. Seu programa de computador simples de 2014 não apenas sugeriu a solução certa, como também continha uma ideia inovadora. Essa ideia, por sua vez, permitiu que os físicos abordassem outros problemas não resolvidos.

No entanto, tem sido difícil obter ideias de pesquisa realmente boas a partir de modelos de linguagem de grande porte como Chat-GPT ou Gemini, diz Krenn. Ele e sua equipe desenvolveram recentemente ideias de pesquisa personalizadas para 100 cientistas usando IA. Em seguida, eles pediram que os cientistas avaliassem as ideias. "Os pesquisadores não ficaram realmente satisfeitos com as respostas", diz Krenn. "As ideias não eram específicas o suficiente."

Ele, portanto, considera abordagens que combinam um modelo de linguagem de IA com verificação externa particularmente promissoras. Outro programa verifica a saída da IA e fornece feedback. Para que isso funcione, a IA deve formular suas sugestões de forma tão específica que outro programa possa entendê-las. Esse método pode forçar a IA a responder da forma mais específica possível – e, ao mesmo tempo, pode lidar melhor com suas alucinações.

Outros especialistas, no entanto, duvidam que a IA atual possa sequer ser usada como ciência. Thomas Wolf, um dos cofundadores da plataforma aberta de IA Hugging Face, é um deles. O ingrediente mais importante para uma boa ciência, escreve ele em seu blog , é fazer as perguntas certas. Avanços sempre ocorreram quando os humanos questionaram conceitos há muito aceitos. A IA, por outro lado, é fundamentalmente voltada para fornecer respostas previsíveis. Levantar questões inesperadas e completamente novas está fora de seu escopo de especialização.

Embora Mario Krenn esteja convencido da utilidade da IA para a pesquisa, ele também duvida da visão dos gênios em data centers. "Acho que ainda falta algo para os grandes avanços", afirma. Embora não descarte grandes cientistas artificiais, eles ainda estão muito distantes. "Primeiro, precisamos entender melhor o que torna os pesquisadores humanos excelentes."

Até lá, Krenn enfrenta um problema completamente diferente: a IA está propondo soluções para problemas de física complexos que ele e seus colegas não entendem. Eles conseguem calcular que a solução está correta, mas sem saber o porquê. "Você olha para ela e simplesmente não faz sentido para você", diz Krenn. "Parece muito, muito estranho."

Na conversa pelo Zoom, um quadro-negro com fórmulas e anotações rabiscadas pode ser visto ao fundo do escritório de Krenn. Parece que nem ele consegue prescindir do pensamento humano. Mesmo que seja apenas para traduzir as ideias da IA para a compreensão humana.

Um artigo do « NZZ am Sonntag »