Entrevista com Tan Tieniu, Membro Permanente da Conferência Consultiva Política Nacional e Secretário do Partido da Universidade de Nanjing: O Desenvolvimento da Inteligência Artificial Precisa Eliminar as Bolhas

Cada dia, o repórter｜Zhang Rui Cada dia, o editor｜Wen Duo

No dia 5 de março, o Relatório de Trabalho do Governo foi divulgado, mencionando “Inteligência Artificial” várias vezes, e novamente incluindo a inteligência incorporada no relatório.

Sobre os tópicos quentes nos campos de inteligência artificial e inteligência incorporada, o repórter do “Diário Econômico” (doravante NBD) realizou uma entrevista exclusiva durante as duas sessões do Congresso Nacional com Tan Tieniu, membro do 14º Comitê Nacional da Conferência Consultiva Política do Povo Chinês, acadêmico da Academia Chinesa de Ciências e secretário do Comitê do Partido na Universidade de Nanjing.

Tan Tieniu, que já foi vice-presidente da Academia Chinesa de Ciências; em agosto de 2022, recebeu o mais alto prêmio na área de reconhecimento de padrões internacionais — o Prêmio Fu Jing Sun, sendo a primeira vez desde sua criação em 1988 que tal prêmio foi concedido a um acadêmico fora da América do Norte e Europa.

Este ano marca o 40º ano de Tan Tieniu dedicado ao campo da inteligência artificial, tendo iniciado com reconhecimento de imagens e expandido para reconhecimento de características biológicas e análise de vídeos, continuamente abrindo novas direções de pesquisa. Ele foi um dos primeiros no país a trabalhar com reconhecimento de íris e reconhecimento de marcha, com resultados amplamente aplicados em mineração, investigação criminal e outras áreas importantes.

Na entrevista, Tan Tieniu comentou que, nos últimos anos, os avanços na tecnologia de inteligência artificial realmente “superaram as expectativas”, “fora do previsto”. Ele recordou: “Há cerca de 10 anos, ainda considerávamos a interação em linguagem natural entre humanos e robôs como um objetivo importante, e agora esse problema foi praticamente resolvido.”

Por outro lado, ele alertou: “Isso não significa que a inteligência artificial seja onipotente; ela ainda tem muitas ‘limitações’ — embora seja impossível sem ela.” Tan Tieniu enfatizou que o desenvolvimento da IA deve ser “racional, pragmático, sem seguir modismos, adaptando-se às condições locais para garantir sua implementação”, assegurando que a IA seja benéfica, promovendo de fato o desenvolvimento de novas forças produtivas e contribuindo para a modernização ao estilo chinês.

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Ainda é cedo para falar de maturidade industrial

NBD: Este ano, no palco do Festival da Lua da Gala de Ano Novo, a performance de robôs voltou a ser tema de discussão nacional. Que sinal você acha que isso transmite? Essa exposição concentrada é um sinal de maturidade da indústria?

Tan Tieniu: Robôs humanoides realmente são uma área de destaque na revolução tecnológica e na transformação industrial atuais, e são do interesse do público. Mas devemos enxergar além do espetáculo, sem apenas nos divertir.

Primeiramente, é importante reconhecer que, do “Yáng Bot” do ano passado ao “Wu Bot” deste ano (sendo “Bot” uma abreviação de robô), a performance dos robôs humanoides da Yushuren impressiona, com avanços rápidos em apenas um ano, passando de passos instáveis a acrobacias. Isso demonstra claramente nossas conquistas na inovação autônoma, provando que os chineses também podem liderar as tendências de inovação tecnológica mundial. Portanto, devemos manter a confiança na inovação própria, pois, pelo menos em termos de movimento e controle, já estamos entre os líderes mundiais nesta onda de robôs humanoides.

Imagem: captura de vídeo

Porém, é preciso ser realista. Não podemos equiparar robôs humanoides a inteligência artificial, e ao ver movimentos espetaculares como acrobacias, não devemos presumir que eles possuem alta inteligência. É fundamental esclarecer um conceito básico: um robô humanoide não é o mesmo que inteligência artificial.

Robôs e inteligência são conceitos altamente relacionados, mas com significados diferentes. Um robô nem sempre possui inteligência; ele é mais um suporte para capacidades de IA. Somente robôs com alguma inteligência podem ser chamados de inteligentes. O mesmo vale para robôs humanoides.

Atualmente, os robôs humanoides em destaque na internet refletem mais avanços no controle e movimento do que uma verdadeira inteligência artificial. Como em uma apresentação de esquadrão de drones, eles são pré-programados, treinados com processos e ações conhecidos, em cenários previsíveis, não representando avanços reais na IA. Se, durante a apresentação, um objeto for movido de lugar, eles podem não conseguir reagir. Só se eles forem capazes de buscar objetos por conta própria, aí sim, seria uma demonstração de alta complexidade e verdadeira inteligência artificial.

Portanto, falar em maturidade industrial neste momento é prematuro. A meu ver, se os robôs humanoides continuarem apenas dançando ou fazendo acrobacias, serão uma moda passageira. É preciso encontrar aplicações de impacto, que realmente resolvam problemas essenciais. Após o Festival, muitas encomendas foram feitas, o que não é surpreendente, mas o entusiasmo e a curiosidade não durarão. O ponto crucial é: eles atendem a uma necessidade real? Podem resolver algum problema? Sem aplicações de impacto, acabarão sendo esquecidos com o tempo.

Há um exemplo histórico importante: o Japão foi pioneiro no estudo de robôs humanoides, lançando em 2000 o famoso ASIMO, que causou impacto mundial. Contudo, após 22 anos, devido ao alto custo e à utilidade limitada, não conseguiu encontrar aplicações de impacto, e saiu de cena.

Claro que, em termos de controle de movimento, os robôs Yushuren já superaram o ASIMO de 2000, mas seu nível de inteligência ainda é limitado.

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Robôs humanoides inteligentes

Levará pelo menos mais 5 anos para uma adoção em larga escala em residências

NBD: Que aplicações de impacto você acha que podem surgir neste campo?

Tan Tieniu: Muitas possibilidades, como na manufatura, inspeções — por exemplo, inspeção de estradas, ferrovias de alta velocidade, linhas de alta tensão. Mas essas tarefas exigem que os robôs tenham uma “visão de águia”, ou seja, capacidades visuais fortes e processamento rápido, o que requer mais do que controle e movimento; eles precisam perceber e entender o ambiente. Já existem algumas aplicações em campo de inspeção, mas em cenários abertos ainda há desafios.

NBD: Quais obstáculos ainda impedem que a tecnologia de robôs realmente entrem em residências e fábricas? Quando veremos robôs altamente inteligentes nas casas de milhões de famílias?

Tan Tieniu: Robôs já estão em muitas casas, como os aspiradores inteligentes, que já possuem certa inteligência. Mas, para que um robô humanoide realmente entre na casa das pessoas, ajudando com tarefas domésticas e colaborando de forma fluida com humanos, ainda há muitos obstáculos. Na minha opinião, pelo menos mais 5 anos.

O motivo é que os robôs precisam de uma percepção de cenário extremamente forte. Devem saber onde estão, o que há ao redor, entender as intenções humanas — por exemplo, não bloquear o caminho ou começar a fazer água quando alguém quer pegar um copo. Precisam interpretar as ações humanas para entender suas intenções, o que é muito difícil. Se não souberem o que a pessoa quer fazer, não podem colaborar de forma segura, podendo até causar riscos por erro de operação.

Outro ponto crítico é a manipulação fina na ponta, especialmente a destreza das mãos. As capacidades táteis atuais ainda estão longe de detectar com precisão a suavidade, o material, a temperatura ou a umidade dos objetos. Quando um robô humanoide conseguir jogar pingue-pongue com uma pessoa e vencer, aí sim, eu ficarei impressionado. Mas ainda estamos longe disso.

NBD: A indústria está otimista, dizendo que em 3 a 5 anos os robôs inteligentes poderão entrar nas casas das pessoas. Você acha que esse otimismo é exagerado?

Tan Tieniu: Há quem diga que há uma bolha no setor, e eu concordo. Acho que há três bolhas principais:

Primeiro, a bolha de expectativas. As pessoas têm altas expectativas para IA e robôs humanoides, e os avanços recentes realmente surpreenderam, mas isso não significa que a IA seja onipotente. Como ela evolui rapidamente, há quem pense que, em dois ou três anos, a IA geral (AGI) será uma realidade, o que é excessivamente otimista.

Segundo, a bolha de investimentos. A OpenAI gastou bilhões, ainda não é lucrativa.

Terceiro, a bolha de avaliação. Apesar de não lucrar, a OpenAI é avaliada em centenas de bilhões de dólares, claramente inflada. Algumas empresas de IA, com produtos ainda modestos, já valem bilhões ou dezenas de bilhões, o que é uma avaliação inflacionada. Além disso, a mídia e os influenciadores amplificam essa bolha.

Herbert A. Simon, ganhador do Nobel de Economia e do Prêmio Turing, previu em 1965, na primeira onda de IA, que em 20 anos as máquinas poderiam fazer tudo que os humanos fazem. Essa previsão ainda não se concretizou. Portanto, é importante manter o senso de racionalidade diante dessas ondas de otimismo.

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A realização da IA geral ainda é um grande desafio

NBD: Você já disse que “Elon Musk e outros estão excessivamente otimistas” e que a IA geral ainda está longe. Mas a busca por AGI continua forte na indústria. Entre o “racional pragmático” e o “idealismo técnico”, como a China deve equilibrar seu ritmo de desenvolvimento em IA?

Tan Tieniu: A chave está em como definir IA geral. Para mim, ela é uma IA capaz de igualar ou superar a inteligência humana — ou seja, que possa fazer tudo que um humano faz. Se essa for a definição, acho que, pelo menos no futuro próximo, será difícil realizá-la.

O motivo é que os humanos possuem insights, senso comum, podem fazer analogias, integrar conhecimentos, e, mais importante, captar nuances na comunicação, entender o que está implícito nas palavras. Atualmente, a IA às vezes nem consegue entender o senso comum, pois é treinada com grandes volumes de dados e não compreende verdadeiramente as causas e efeitos do mundo físico.

Ainda não há uma definição única de “inteligência”, e os mecanismos da inteligência e sabedoria humanas também não são totalmente compreendidos. Superar algo que ainda não entendemos completamente é logicamente problemático. Pode parecer que a IA está se aproximando, mas sua aparência é superficial, não podendo ser testada de forma completa. Ainda há um equívoco comum de que a IA já possui consciência e emoções, mas ela apenas imita esses aspectos — isso é uma simulação, não uma posse real.

Tenho duas dúvidas principais sobre IA geral:

Primeiro, ela é realmente necessária na prática? Em termos simples, “geral” significa fazer qualquer coisa. Na minha opinião, a resposta é não, porque há especializações. Queremos formar talentos multidisciplinares, mas isso não significa que uma pessoa possa fazer tudo bem; não existe um “polímata” perfeito.

Portanto, por que não desenvolver uma série de inteligências especializadas e aprofundadas, cada uma com sua função, colaborando entre si? Mesmo em cenários domésticos, tarefas como cozinhar, limpar e cuidar de idosos podem ser feitas por um mesmo sistema inteligente, mas isso seria apenas uma multifuncionalidade, não uma inteligência geral.

Segundo, a IA geral pode ser ou não possível? Para superá-la, ela precisa ultrapassar a inteligência humana, mas ainda não entendemos completamente o funcionamento da inteligência humana. Como superá-la? Assim, minha posição é que ela ainda está longe, ou seja, é algo que talvez nunca seja totalmente alcançado.

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A inteligência incorporada é o caminho inevitável para se aproximar da inteligência humana

NBD: Existe uma visão de que a inteligência incorporada é uma etapa essencial para alcançar a IA geral. Como você vê isso?

Tan Tieniu: Claro, se quisermos nos aproximar infinitamente da inteligência e sabedoria humanas, a inteligência incorporada é um caminho, ou seja, uma rota inevitável. Contudo, atualmente, o termo “inteligência incorporada” também tem sido usado de forma excessiva e até rotulada de forma indevida.

A inteligência incorporada tem dois elementos centrais: primeiro, possuir um corpo físico, ou seja, uma entidade física visível e palpável; segundo, interagir continuamente com o ambiente, tornando-se cada vez mais inteligente através de “tentativas e erros”. Se a interação com o ambiente for apenas para executar tarefas predefinidas, isso não pode ser considerado inteligência incorporada.

Há um entendimento equivocado de que, basta ter um corpo físico e alguma inteligência, para que um robô seja considerado inteligente incorporado. Isso está errado. É preciso distinguir entre robôs, IA, robôs inteligentes e robôs com inteligência incorporada.

De forma simples, um robô é uma entidade de hardware; um robô inteligente é aquele que possui capacidades de inteligência integradas. Por exemplo, um braço robótico industrial comum é pré-programado, sem inteligência; já um braço inteligente, ao pegar objetos, consegue detectar obstáculos e alterar sua trajetória autonomamente, continuando a tarefa.

Então, qual a diferença entre um robô com inteligência incorporada e um robô inteligente? Primeiramente, se o robô é uma entidade física, ele é, por definição, incorporado. Para que seja considerado inteligente incorporado, ele deve aprender e evoluir durante a interação com o ambiente, adquirindo novas habilidades não pré-programadas. Se suas capacidades forem apenas carregadas de forma fixa, ele será apenas um robô inteligente, não um inteligente incorporado.

Por que digo que a inteligência incorporada é o caminho para se aproximar da inteligência humana? Porque a inteligência humana evoluiu assim. Para superar a inteligência humana, a maneira mais direta e eficaz é aprender e evoluir como os humanos, por meio de interação e adaptação contínuas.

Nos últimos anos, minha compreensão sobre inteligência incorporada evoluiu bastante. No começo, tinha dúvidas. Pois a inteligência natural de humanos e animais se desenvolve lentamente, através de experiências, enfrentando desafios e aprendendo com o mundo. Essa é a essência da inteligência incorporada, não é? O caractere “智” (sabedoria) na palavra “inteligência” é composto por “知” (conhecimento) acima e “日” (sol) abaixo, simbolizando experiências diárias. Sabedoria, inteligência, tudo isso significa passar por tempestades, vivenciar o mundo — ou seja, aprender com a experiência prática.

Portanto, a inteligência incorporada tem como núcleo a obtenção de melhorias dinâmicas por meio da interação com o ambiente externo. Se houver apenas interação, mas a capacidade permanecer fixa, isso será apenas um robô inteligente, não um inteligente incorporado. Por exemplo, um braço robótico que pega um copo é uma interação, mas se ele não aprender a segurar com mais firmeza, não detectar o toque, não usar feedback sensorial, ele não pode ser considerado um robô com inteligência incorporada.

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Acumular poder de processamento e dados

Desenvolver IA apenas por esse caminho é insustentável

NBD: Você frequentemente menciona “inteligência”. Essa inteligência pode ser entendida como a capacidade de grandes modelos? Como você vê o papel dos grandes modelos na inteligência incorporada? Existe risco de dependência excessiva deles?

Tan Tieniu: Aqui, é importante esclarecer alguns conceitos. Grandes modelos não são sinônimo de inteligência artificial; a inteligência incorporada é uma abordagem, um método para desenvolver IA, e um caminho inevitável para se aproximar da inteligência humana.

Os grandes modelos são a tecnologia central na atual onda de avanços em IA. Sua base é a rede neural profunda, que simula o mecanismo de processamento hierárquico do cérebro humano, aprendendo de forma progressiva, de grosso a fino, de amplo a específico. Um grande modelo pode ser entendido como uma enorme rede neural artificial com bilhões de parâmetros, treinada com uma vasta quantidade de dados. É apenas uma das formas de realizar IA, não a única. Não é obrigatório simular exatamente o cérebro humano para criar inteligência artificial, embora essa seja a abordagem mais intuitiva.

No ano passado, propus uma visão que vem sendo confirmada: confiar exclusivamente em aumento de poder de processamento e dados para desenvolver IA é uma estratégia insustentável. Por três razões: primeiro, a melhora de desempenho tende a diminuir com o tempo, mesmo com mais dados e mais processamento; segundo, a capacidade de processamento não é infinita; terceiro, os dados disponíveis na internet estão quase esgotados. Todo sistema físico tem limites, e é preciso buscar novos caminhos.

A alta dos preços de GPUs é uma consequência direta da dependência de processamento. A DeepSeek, por exemplo, chamou atenção por não depender apenas de mais hardware ou dados, mas por inovar nos algoritmos, alcançando resultados melhores com menos chips e dados.

Modelos grandes não podem crescer indefinidamente; há limites de escala. Portanto, é necessário explorar outros caminhos. A inteligência incorporada é uma dessas rotas, que não depende exclusivamente de dados prontos na internet, mas que obtém dados dinamicamente por meio da interação com o ambiente, como ao pegar um copo, percebendo sua textura, suavidade, etc.

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Nos próximos 3 a 5 anos,

Focar em avanços em tecnologia de sensores e interfaces cérebro-máquina

NBD: Quais são as principais inovações disruptivas que devemos acompanhar na IA e na inteligência incorporada nos próximos 3 a 5 anos?

Tan Tieniu: Acredito que há várias áreas de destaque.

Primeiro, avanços na estrutura fundamental e em novos modelos de aprendizado de máquina. A dependência exclusiva de dados não é sustentável; é preciso explorar combinações de dados e regras. Usar regras para lidar com aspectos determinísticos e dados para lidar com incertezas. Além disso, buscar novas formas de integrar dados e conhecimento, impulsionando ambos simultaneamente. Essas serão as principais inovações tecnológicas a serem observadas.

Segundo, avanços em tecnologia de sensores, especialmente sensores de alta sensibilidade e multifuncionais. Isso é crucial para melhorar as capacidades de atuadores finais, como mãos manipuladoras, essenciais para a inteligência incorporada.

Terceiro, o desenvolvimento de novos métodos de aprendizado de máquina, que sejam de baixo custo e alta eficiência, reduzindo a dependência de processamento e dados em grande escala. Métodos baseados em neurociência e ciências cognitivas podem gerar novas arquiteturas, além dos modelos baseados em Transformers, abrindo caminhos para IA que não dependam de grandes modelos.

Além disso, a colaboração entre agentes inteligentes e múltiplos agentes, bem como a cooperação homem-máquina, são áreas de grande interesse. Tecnologias de interface cérebro-máquina que facilitem a interação e cooperação também podem evoluir significativamente.

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Para evitar a “brecha de IA” causada por diferenças nas condições de recursos

e desigualdades sociais

NBD: Como você avalia a preocupação social de que a IA substituirá os humanos, especialmente com o risco de a inteligência incorporada substituir trabalhadores braçais? Observamos que a Universidade de Nanjing está promovendo uma educação geral em IA “1+X+Y”. Essa abordagem pode atender às necessidades de talentos na era da IA?

Tan Tieniu: A substituição de alguns empregos por IA é inevitável, como parte do progresso tecnológico. Mas, de modo geral, não se trata de eliminar completamente os empregos humanos.

O Relatório de Emprego Futuro 2025 do Fórum Econômico Mundial prevê que, entre 2025 e 2030, cerca de 92 milhões de empregos serão substituídos globalmente, mas também surgirão aproximadamente 170 milhões de novas vagas. A experiência histórica mostra que a relação entre avanço tecnológico e emprego é de substituição localizada, aumento a longo prazo, com uma reestruturação positiva.

No entanto, as novas vagas nem sempre podem ser ocupadas pelos trabalhadores substituídos. Se as pessoas não investirem em aprendizagem ao longo da vida e não treinarem suas habilidades, podem ficar desempregadas. Por outro lado, se planejarem com antecedência, investirem em treinamento contínuo e inovarem nos currículos e métodos de formação, poderão se adaptar às novas demandas do mercado de trabalho.

Imagem: inspeção colaborativa homem-máquina, fonte: captura de vídeo

Por isso, a Universidade de Nanjing propôs “três adaptações” na formação de talentos: primeiro, adaptar às necessidades nacionais, ajustando os cursos às demandas do país; segundo, adaptar às características da era, cuja principal marca é a inteligência — por isso, em 2024, lançamos a primeira disciplina obrigatória de educação geral em IA, para todos os estudantes, e treinamos professores, pois a IA eliminará quem não a dominar; terceiro, adaptar ao desenvolvimento dos estudantes, com ensino personalizado.

Essa é a lógica fundamental de nossa reforma educacional, não uma estratégia de marketing.

NBD: Que outras recomendações ou reflexões você tem sobre o desenvolvimento da IA?

Tan Tieniu: Acredito que há pontos adicionais a serem considerados:

Primeiro, atenção especial às disparidades regionais e setoriais na aplicação de IA, para evitar que a “brecha de IA” se amplie, agravando desigualdades regionais e setoriais, e intensificando conflitos sociais.

Segundo, ampliar a demanda interna é prioridade para impulsionar a economia. Devemos promover o uso de IA para estimular o consumo, criando novos cenários de consumo, como assistência doméstica, cuidados com idosos (“uma pessoa idosa”) e educação (“uma criança”). Por exemplo, robôs de assistência que sejam empáticos, seguros e acessíveis podem se tornar aplicações de impacto. Mas há muitos desafios, incluindo padronização, ética e segurança, que precisam ser resolvidos ao longo do desenvolvimento.

Entrevistador|Zhang Rui

Editor|Wen Duo

Visual|Chen Guanyu

Diagramação|Wen Duo

Coordenação|Yi Qijiang

—— Diário Econômico, nbdnews, artigo original

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