Jensen Huang, a face visível do sucesso meteórico da Nvidia, voltou a colocar datas no calendário para um dos marcos mais aguardados da tecnologia: a inteligência artificial geral. No mais recente episódio do podcast Lex Fridman, o responsável máximo da empresa de semicondutores, que produz os chips de IA mais poderosos da actualidade, acredita que este objectivo está próximo, embora a sua concretização dependa de como medimos o sucesso das máquinas.
Para Huang, a resposta à pergunta sobre quando teremos sistemas capazes de pensar como seres humanos é relativa. Se o critério for a capacidade de um programa passar numa bateria de exames humanos — desde provas de advocacia a testes médicos complexos —, o director executivo estima que a meta seja atingida em meia década.
No entanto, o cenário muda de figura se a definição de inteligência artificial geral exigir que a máquina compreenda o funcionamento do mundo de forma profunda ou que possua uma consciência semelhante à nossa. Nestes casos, Huang admite que o caminho é mais incerto e que a meta pode estar muito mais distante. Isto acontece porque a comunidade científica ainda tem dificuldade em definir com precisão o que é, exactamente, o pensamento humano e como este se processa, tornando impossível para a engenharia replicar algo que ainda não compreendemos totalmente.
O motor do crescimento
A Nvidia tem sido o principal beneficiário da actual corrida tecnológica, com a procura incessante pelos chips que alimentam os centros de dados de gigantes como a Microsoft ou a Google. Esta febre em torno da inteligência artificial levou a que o valor de mercado da companhia disparasse para patamares históricos, tendo até chegado a ultrapassar os cinco biliões de dólares (actualmente, o valor de mercado da Nvidia equivale a cerca de 3,7 biliões de euros).
Apesar do optimismo técnico, Huang mantém uma postura realista quanto à complexidade biológica. A capacidade de raciocínio lógico e a resolução de problemas específicos avançam a um ritmo sem precedentes, mas a replicação integral da mente humana continua a ser um desafio que ultrapassa a simples acumulação de capacidade de processamento de dados.
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