Cientistas preveem possibilidade de inteligência artificial ganhar o Prêmio Nobel

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) demonstrou sua capacidade de analisar dados, projetar experimentos e criar novas hipóteses científicas , levando muitos pesquisadores a acreditar que a IA poderia um dia rivalizar com as mentes mais brilhantes da ciência — até mesmo fazendo descobertas dignas do Prêmio Nobel, de acordo com a revista Nature.

Em 2016, o biólogo Hiroaki Kitano, CEO da Sony AI, iniciou o “Desafio Nobel Turing” – um apelo para desenvolver um sistema de IA inteligente o suficiente para fazer uma descoberta científica de nível Nobel por conta própria.

De acordo com a meta do projeto, até 2050, um “cientista de IA” será capaz de formular hipóteses, planejar experimentos e analisar dados sem intervenção humana.

O pesquisador Ross King, da Universidade de Cambridge (Reino Unido), acredita que esse marco pode chegar em breve: "É quase certo que os sistemas de IA chegarão ao nível de ganhar Prêmios Nobel. A questão é apenas nos próximos 50 ou 10 anos."

No entanto, muitos especialistas são cautelosos. Segundo eles, os modelos atuais de IA dependem principalmente de dados e conhecimento disponíveis e não criam, de fato, novos entendimentos.

A pesquisadora Yolanda Gil (Universidade do Sul da Califórnia, EUA) comentou: "Se amanhã o governo investir um bilhão de dólares em pesquisa básica, o progresso pode acelerar, mas ainda está muito longe dessa meta."

Até o momento, apenas pessoas e organizações receberam o Prêmio Nobel. No entanto, a IA contribuiu indiretamente: em 2024, o Prêmio Nobel de Física foi concedido aos pioneiros em aprendizado de máquina; no mesmo ano, metade do Prêmio de Química foi para a equipe por trás do AlphaFold, o sistema de IA do Google DeepMind que prevê a estrutura tridimensional de proteínas. Mas esses prêmios homenageiam os criadores da IA, não suas descobertas.

Para ser merecedora de um Prêmio Nobel, segundo os critérios do Comitê Nobel, uma descoberta deve ser útil, ter um impacto de longo alcance e abrir novas direções de compreensão. Um "cientista de IA" que queira atender a esse requisito deve operar de forma quase totalmente autônoma – desde fazer perguntas e escolher experimentos até analisar resultados.

De fato, a IA já está envolvida em quase todas as etapas da pesquisa. Novas ferramentas estão ajudando a decifrar sons de animais, prever colisões entre estrelas e identificar células imunológicas vulneráveis à COVID-19.

Na Universidade Carnegie Mellon, a equipe do químico Gabe Gomes desenvolveu o “Coscientist” – um sistema que usa modelos de grande linguagem (LLMs) para planejar e executar reações químicas de forma autônoma usando dispositivos robóticos.

Algumas empresas como a Sakana AI em Tóquio estão buscando automatizar pesquisas de aprendizado de máquina usando LLM, enquanto o Google está experimentando chatbots que colaboram em grupos para gerar ideias científicas.

Nos EUA, o laboratório FutureHouse em São Francisco está desenvolvendo um modelo de “pensamento” passo a passo para ajudar a IA a fazer perguntas, testar hipóteses e projetar experimentos — visando uma terceira geração de “IA na ciência”.

A geração final será de IA capaz de fazer perguntas e conduzir experimentos por conta própria, sem supervisão humana, de acordo com Sam Rodriques, diretor da FutureHouse. "A IA poderá fazer descobertas dignas do Prêmio Nobel até 2030", prevê ele. As áreas com maior potencial são a ciência dos materiais e o estudo das doenças de Parkinson ou Alzheimer.

Outros cientistas estão céticos. Doug Downey, do Instituto Allen de IA em Seattle, afirma que um teste com 57 "agentes de IA" revelou que apenas 1% deles conseguia concluir um projeto de pesquisa por completo — da ideia ao relatório. " A descoberta científica automatizada do início ao fim continua sendo um enorme desafio", afirma.

Além disso, os modelos de IA ainda não compreendem completamente as leis da natureza. Um estudo descobriu que um modelo conseguia prever órbitas planetárias, mas não as leis físicas subjacentes; ou conseguia navegar por uma cidade, mas não criar um mapa preciso.

De acordo com o especialista Subbarao Kambhampati (Universidade Estadual do Arizona), isso mostra que a IA não tem a experiência de vida real que os humanos têm.

Yolanda Gil argumenta que, para alcançar o status de Nobel, a IA precisa ser capaz de "pensar sobre o pensamento" – ou seja, autoavaliar e ajustar seus próprios processos de raciocínio. Sem investir nessa pesquisa fundamental, "descobertas dignas do Nobel ainda estarão muito distantes", diz Gil.

Enquanto isso, alguns acadêmicos alertam para os perigos da dependência excessiva da IA na ciência. Um artigo de 2024 de Lisa Messeri (Universidade de Yale) e Molly Crockett (Universidade de Princeton) argumenta que o uso excessivo da IA pode aumentar os erros e reduzir a criatividade, já que os cientistas "produzem mais, mas entendem menos".

“A IA pode privar jovens cientistas, que poderiam ganhar grandes prêmios no futuro, de oportunidades de aprendizado”, acrescentou Messeri. “Com a redução dos orçamentos para pesquisa, é um momento preocupante para considerar o custo desse futuro.”

(TTXVN/Vietnã+)

Fonte: https://www.vietnamplus.vn/gioi-khoa-hoc-du-doan-kha-nang-tri-tue-nhan-tao-gianh-giai-nobel-post1068525.vnp