O avanço tecnológico recente reacendeu na indústria global de tecnologia a ambição de desenvolver a chamada Inteligência Artificial Geral (AGI). Esse conceito descreve uma tecnologia capaz de replicar a mente humana, com habilidades para aprender de forma autônoma, raciocinar e formular ideias originais em uma escala computacional massiva. Contudo, um novo estudo científico sugere que essa meta pode esbarrar em uma limitação biológica e estrutural intransponível, apontando que os modelos atuais carecem de bases físicas para desenvolver uma mente real.
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Em um artigo publicado recentemente, Alexander Lerchner, neurocientista e pesquisador sênior da DeepMind (a divisão de inteligência artificial do Google), contesta frontalmente a viabilidade de conferir percepção subjetiva às máquinas. A posição do especialista diverge publicamente das projeções da própria empresa. O diretor da divisão, Demis Hassabis, costuma declarar que o mercado alcançará a Inteligência Artificial Geral em aproximadamente uma década.
A falácia da abstração na inteligência artificial
O cerne do argumento de Lerchner repousa no que ele denomina “falácia da abstração”. De acordo com o neurocientista, existe um equívoco conceitual ao supor que a consciência humana possa ser reproduzida exclusivamente por meio de lógica computacional e códigos, sem a necessidade de replicar os processos físicos subjacentes que ocorrem no cérebro biológico.
O pesquisador esclarece que, quando um usuário interage com um chatbot de geração de texto, a ferramenta não executa um pensamento propriamente dito. O sistema opera analisando as palavras da pergunta para identificar, de forma estatística, quais termos possuem maior probabilidade de aparecer em contextos semelhantes, estruturando a resposta com base nesses dados. Trata-se de um procedimento puramente sintático e de recombinação de conteúdos preexistentes, sem capacidade de compreensão ou raciocínio genuíno.
O debate sobre o comportamento emergente das máquinas
Para rebater as críticas sobre as limitações lógicas, os defensores do avanço tecnológico costumam recorrer à teoria do comportamento emergente. Essa vertente defende que, ao construir redes neurais artificiais complexas o suficiente, a consciência acabará surgindo de forma espontânea como resultado do próprio gigantismo do sistema.
Lerchner rejeita essa hipótese argumentando que as ferramentas tecnológicas contemporâneas são modeladas estritamente através da sintaxe. Na biologia humana, a dinâmica ocorre de modo inverso: a consciência não é o resultado da sintaxe, mas sim a força geradora que a produz. Desse modo, o cientista reforça que o surgimento de uma percepção interna dependeria diretamente da constituição física do sistema, e não de sua arquitetura de dados.
O desafio computacional de simular o cérebro humano
Uma alternativa teórica mapeada pela ciência para contornar essa barreira é o conectoma, técnica que consiste em escanear a posição precisa e as interconexões de todos os neurônios para simular digitalmente o funcionamento do órgão. Embora o método não decifre o enigma de como a matéria gera o pensamento, ele ao menos reproduziria a estrutura física necessária.
Atualmente, o mapeamento completo restringe-se a organismos simples, como o verme C. elegans (com 302 neurônios) e a mosca D. melanogaster (com 200 mil neurônios). O cérebro humano apresenta 86 bilhões de neurônios e cerca de 100 trilhões de conexões sinápticas, o que impõe uma barreira tecnológica monumental para digitalização.
A complexidade energética também se mostra um obstáculo severo. Em uma experiência recente nos Estados Unidos, pesquisadores utilizaram o supercomputador japonês Fugaku (um dos mais rápidos do planeta, com 7,6 milhões de núcleos de processamento) para simular o córtex cerebral de um rato, composto por 9 milhões de neurônios. A máquina consumiu 30 milhões de watts de eletricidade, volume 1,5 milhão de vezes superior ao consumo de um cérebro humano, e demandou 32 segundos de processamento para reproduzir apenas um segundo de atividade biológica, evidenciando o abismo existente entre o processamento lógico e a mente viva.
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