Atualmente a inteligência artificial domina o quotidiano das empresas e das pessoas, graças aos chatbots inteligentes capazes de responder a (quase) tudo. Mas se olharmos para trás no tempo, exatamente há 10 anos, eram registados marcos na tecnologia que pareciam saídos de filmes de ficção científica.

O AlphaGo fez história em março de 2016 ao derrotar pela primeira vez o campeão mundial de Go, Lee Se-dol, detentor do título por uma década. Esta foi a primeira vitória do modelo de IA da Google, porque numa série de seis partidas que resolviam o encontro, a máquina ganhou por cinco vezes. O AlphaGo voltaria a repetir a proeza, um ano depois, quando derrotou Ke Jie, na altura considerado o melhor jogador de Go.

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A Google está a comemorar os feitos do AlphaGo, que nasceu no laboratório da DeepMind, destacando sobretudo a jogada que ficou conhecida como o “Movimento 37”, considerada criativa e pouco convencional, inicialmente confundida com um erro. Mas essa jogada demonstrou a capacidade de IA em superar a mímica humana e desenvolver estratégias completamente novas. Estas primeiras experiências competitivas, que resultaram na vitória contra o humano, são consideradas a faísca de que a IA poderia ir além da lógica humana e “resolver problemas de complexidade infinita”, destaca no seu blog assinado pelo CEO da DeepMind, Demis Hassabis.

Segundo é explicado, o AlphaGo aprendeu um modelo de jogadas plausíveis no Go, primeiro com as partidas realizadas por atletas humanos e depois ao jogar centenas de milhares de partidas contra si próprio. Depois foi melhorando à medida que as estratégias vencedoras mais fortes eram reforçadas. “O sistema considerou então apenas os caminhos potencialmente mais frutíferos e, a partir deste subconjunto mais pequeno de jogadas, encontrou aquela que tinha maior probabilidade de o levar à vitória”.

A empresa criou depois o AlphaGo Zero, que aprendeu o jogo a partir de partidas aleatórias, acreditando ser o jogador mais forte da história de Go. O modelo seguinte, AlphaZero aprendeu sozinho, a partir do zero, a dominar qualquer jogo de informação perfeita para dois jogadores, neste caso o xadrez, desenvolvendo novas estratégias.

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O sistema evoluiu dos tabuleiros de jogo para o laboratório, dando origem ao AlphaFold, que na sua segunda geração mapeou todas as proteínas conhecidas, o que rendeu à equipa um Prémio Nobel da Química. O AlphaFold 2 resolveu o problema de 50 anos do enovelamento de proteínas, prevendo a sua estrutura tridimensional e abriu caminho para avanços em medicina e biotecnologia. A Google diz que modelou as estruturas de todas as 200 milhões de proteínas conhecidas pela ciência, disponibilizando gratuitamente numa base de dados de código aberto. Atualmente é consultada por mais de 3 milhões de investigadores em todo o mundo.

O agente de programação AlphaEvolve explora o espaço do código informático para descobrir algoritmos mais eficientes. A Google diz que este descobriu uma nova forma de multiplicar matrizes, “uma operação matemática fundamental que alimenta quase todas as redes neurais modernas”. A IA foi igualmente utilizada para compreender melhor o genoma, em novos avanços de investigação sobre a energia de fusão, assim como melhorar a previsão meteorológica, entre outros exemplos, aponta a gigante tecnológica. Destaca ainda o AlphaEvolve está agora a ser testado em problemas que vão desde a otimização de centros de dados à computação quântica.

Atualmente, a herança do AlphaGo vive no Gemini, onde tenta compreender o mundo físico. O Gemini foi criado para ser multimodal, compreendendo a linguagem, o áudio, vídeo, imagens e código, tendo o objetivo de criar um modelo do mundo. “Para pensar e raciocinar nestas modalidades, os modelos mais recentes do Gemini usam algumas das técnicas que desenvolvemos com o AlphaGo e o AlphaZero”, disse Demis Hassabis.

Pegando no seu passado glorioso, como vencedor do jogo Go, a Google diz que o famoso “Movimento 37” é um vislumbre do potencial da IA pensar fora da caixa. No entanto, olhando para o futuro, a IA não terá de criar uma nova estratégia de Go, mas sim inventar um jogo que seja “tão profundo e elegante, e tão digno de estudo como o Go”. A Google considera que essa jogada com uma década catalisou os avanços para o futuro, abrindo caminho rumo à Inteligência Artificial Geral.

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