凯文·凯利：没有专家能看透AI未来（演讲全文）

Hoje vamos focar nas tendências futuras, nas mudanças iminentes da indústria e nas possibilidades totalmente novas.

Em primeiro lugar, quero sublinhar isto: atualmente, não existe nenhum especialista em IA que consiga ver verdadeiramente o futuro da IA.

Ainda não sabemos ao certo se a Inteligência Artificial Geral (AGI) poderá de facto ser alcançada; não sabemos se o desenvolvimento da IA irá caminhar para uma forte centralização, ou se se irá dividir em inúmeras unidades inteligentes pequenas e descentralizadas; não sabemos se a IA substituirá em larga escala os empregos humanos; e também não há forma de determinar se a IA do futuro será dominada por modelos de código aberto ou por modelos fechados.

Temos inúmeras conjecturas e simulações, mas ninguém consegue dar respostas definitivas. Esta é a incerteza na fronteira da indústria de IA: em cada área, o ritmo de desenvolvimento é desigual; alguns percursos evoluirão rapidamente, enquanto outros avançam lentamente e se aprofundam.

Além disso, essa incerteza não vai desaparecer de imediato. Dentro de um ano, dois anos, ou até cinco anos, estas questões fundamentais não serão resolvidas de forma completa. Após cinco anos, continuaremos a enfrentar estes desafios da indústria que permanecem em aberto. Por isso, aprender a coexistir com a incerteza, adaptar-se a este desconhecido, é uma lição obrigatória para todos nós.

Mas, ao mesmo tempo, a própria incerteza é a maior oportunidade. Todas as tendências que vou partilhar a seguir, embora cheias de incógnitas, também abrem uma porta para todos vós, dando-vos a oportunidade de criar coisas novas e sem precedentes.

Nos próximos cinco anos, mais ou menos, as oportunidades e as incógnitas na área da IA concentram-se principalmente em três frentes de vanguarda: robôs humanoides, inteligência emocional e ecossistemas de agentes inteligentes.

Vamos falar primeiro dos robôs humanoides. Eu acredito firmemente que os robôs humanoides serão as criações mais complexas alguma vez construídas pelo ser humano: a produção de maior dificuldade em termos de estrutura, lógica e tecnologia no planeta, além do próprio ser humano.

O seu desenvolvimento é extremamente difícil, exigindo o esforço conjunto de milhares de talentos de topo. Isto porque um robô humanoide não integra apenas os sistemas de IA mais complexos da atualidade; também reúne três blocos centrais: hardware de precisão, fornecimento central de energia e algoritmos de software de suporte. Cada uma destas três áreas é, por si só, altamente desafiante; ao tentar integrá-las e adaptá-las, comprimindo-as, para um dispositivo humanoide pequeno, a dificuldade sobe de forma exponencial.

Pode-se dizer que desenvolver um robô humanoide capaz de entrar em lares, entrar em escolas e servir pessoas de forma habitual será o projeto de engenharia mais difícil da história da tecnologia humana — e, neste momento, estamos apenas a dar os primeiros passos.

Atualmente, os grandes modelos de linguagem (LLM) apenas reproduziram uma fração muito pequena das capacidades cognitivas do cérebro humano, e nem sequer correspondem ao modo de pensar central dos humanos. A IA que estamos a desenvolver hoje é apenas uma forma simulada, única e parcial, dentro do complexo sistema de pensamento humano.

Os grandes modelos de linguagem existentes têm duas grandes limitações: não conseguem aprender de forma autónoma e têm capacidade fraca de memória a longo prazo. No entanto, a iteração autónoma, a aprendizagem contínua e a adaptação dinâmica ao ambiente são capacidades essenciais para que agentes acompanhem os humanos e evoluam continuamente. Isto também significa que não podemos limitar-nos aos grandes modelos de linguagem; precisamos de explorar uma nova forma de cognição em IA.

Os grandes modelos de linguagem são de facto poderosos e insubstituíveis, e conseguem ser aplicados em cenários massivos. Mas a sua base de treino é composta por vastos textos e conhecimento em formato textual; eles compreendem o mundo que está nos livros, mas não compreendem o mundo físico real.

No futuro, a IA precisa de se libertar do “falar no papel”, adquirindo capacidades reais de perceção e cognição da realidade. Precisa de ser capaz de percecionar o espaço tridimensional, identificar a orientação dos objetos e compreender o mundo físico em 3D, com capacidade real de avaliação do cenário. É isto que muitos laboratórios no mundo estão a atacar: o “modelo do mundo”.

No futuro, a IA não terá apenas modelos de linguagem; também terá modelos físicos, modelos de química e modelos biológicos. Em vez de reconhecer o mundo através de texto, vai percecionar a realidade através de leis físicas reais e leis naturais, compreendendo todos os fenómenos naturais como colisões de objetos, fluxo de líquidos e assim por diante.

Estas tecnologias também são designadas como inteligência espacial, IA embebida ou modelos do mundo. O seu núcleo é fazer com que a cognição de conhecimento abstrato seja concretizada no mundo físico tridimensional. Este é, atualmente, o percurso mais fundamental e de maior vanguarda — e está repleto de oportunidades massivas de inovação.

E a necessidade central dos robôs humanoides é precisamente esta inteligência espacial. A capacidade de linguagem é importante, mas está muito longe de ser suficiente. O robô precisa de ultrapassar a cognição baseada em texto e compreender verdadeiramente o mundo físico. As inovações no domínio da robótica, no futuro, irão certamente depender desta inteligência espacial em miniatura e de alta precisão — que precisa de ser integrada em telemóveis e em dispositivos robóticos pequenos. Este é um grande desafio tecnológico e, ao mesmo tempo, uma excelente oportunidade para empreender e inovar.

Além disso, outro grande bloqueio técnico é a mão mecânica. A estrutura das mãos humanas é extraordinariamente precisa: consegue sentir pressão e reconhecer temperatura. Para replicar uma estrutura mecânica equivalente à mão humana, o nível de dificuldade é enorme. Não se trata apenas de desenvolver pinças mecânicas simples; é necessário criar uma mão mecânica biomimética com perceção multidimensional. Isto exige que incontáveis engenheiros e investigadores de IA continuem a lutar contra o problema — será um grande desafio de engenharia no futuro e criará muitas oportunidades de emprego e de investigação científica.

Por fim, há o problema da energia dos robôs. Embora as tecnologias atuais já tenham muitas conquistas, quando comparadas com a eficiência energética biológica do ser humano, ainda há uma grande diferença. O ser humano, como indivíduo biológico, necessita apenas de 25 watts de consumo no cérebro para o seu poder de computação super, e o consumo total do corpo, no máximo, é de apenas 300 watts, mas consegue trabalhar continuamente e manter-se ativo durante 12 horas. Já os robôs humanoides atuais não conseguem nem atingir metade dessa eficiência. A eficiência energética é, por isso, um desafio central de engenharia que precisa de ser ultrapassado.

Ainda mais exigente: para um robô humanoide se integrar na vida das pessoas, acompanhar e cuidar dos familiares e interagir de forma profunda com os humanos, tem de atingir uma fiabilidade extremamente elevada de 99.999%. Mas, atualmente, os robôs estão muito longe desse padrão.

É isto que existe na indústria como a “lei de refinamento em base nove”: de 99% para 99.9%, e depois para 99.99% e 99.999%. A cada novo “9” de precisão, a quantidade de trabalho de desenvolvimento necessária e a dificuldade técnica são equivalentes à soma de todas as etapas anteriores. Quanto mais se aproxima do nível de precisão elevado, maior se torna a dificuldade de aperfeiçoar. Por exemplo, até as fábricas de robótica mais avançadas do mundo têm apenas 91% de cobertura de tarefas automatizadas. Isto mostra que ainda temos um caminho muito longo a percorrer.

Claro que os robôs não humanoides já conseguiram uma implementação em larga escala. Por exemplo, os robôs de agricultura de precisão conseguem monitorizar de forma exata o estado de crescimento de cada alface, controlando a água e aplicando fertilizantes de forma precisa e em quantidade certa para cada cultura individual — um modelo de agricultura de precisão que os agricultores tradicionais desejariam, mas não conseguem concretizar. Hoje, graças à robótica agrícola, este modelo já está a ser implementado. Além disso, robôs especializados como os robôs de ordenha inteligente também estão a iterar e a otimizar continuamente, impulsionados pela IA.

Os carros de condução autónoma de São Francisco são um exemplo- referência da tecnologia robótica, mas mesmo assim, a sua maturidade chega apenas a 99.9%. Os restantes 0.001% de cenários extremos ainda exigem intervenção humana remota e medidas de segurança de respaldo. Para eliminar completamente essa última fração de intervenção humana, o tempo, o capital e os custos técnicos necessários são equivalentes a toda a acumulação do setor de condução autónoma ao longo dos últimos quarenta anos.

Por isso, eu tenho insistido sempre: os robôs humanoides são a criação tecnológica mais complexa da história humana. Mesmo com uma estimativa conservadora, ainda precisam de cerca de dez anos para se tornarem verdadeiramente maduros e serem implementados. Esta não é apenas uma avaliação pessoal minha; dados de previsão de mercado também confirmam isso. A dificuldade de desenvolvimento e implementação supera em muito as expectativas de todos.

Depois de falar sobre robôs, vamos para a segunda frente de vanguarda: inteligência emocional. Esta será a maior surpresa no desenvolvimento futuro da IA — dar à IA capacidades emocionais será o próximo passo central na evolução da IA.

A razão pela qual precisamos de capacitar a IA com emoções é alinhar com os hábitos de interação dos humanos. Humanos conseguem, naturalmente, detetar e compreender emoções, sem necessidade de aprendizagem e adaptação adicional. Agora, com câmaras visuais integradas, a IA já consegue identificar com precisão emoções como alegria, surpresa e medo, e gerar respostas correspondentes.

Podem imaginar: bonecos inteligentes de IA para crianças que detetam o estado de baixa alegria da criança, fazem companhia proativamente e escutam; no futuro, gatos e cães de estimação com IA poderão realmente falar e comunicar com os seus donos. Cenários como estes já têm condições para se tornarem realidade.

Eu acredito firmemente que a IA e os robôs com emoções irão criar ligações emocionais reais e profundas com os humanos. Mesmo que sejam produtos de inteligência artificial, os laços e relações emocionais entre nós e eles serão absolutamente reais.

A última grande frente é o ecossistema de agentes inteligentes, que também é a direção mais discutida atualmente na indústria.

No futuro, cada pessoa terá o seu próprio agente inteligente pessoal. Ao mesmo tempo, por trás, haverá uma enorme quantidade de agentes secundários invisíveis, que cooperam e se sincronizam. E a principal característica do agente inteligente central que usamos de forma próxima é ser “online para sempre” e responder a qualquer momento — podendo ser integrado em dispositivos como óculos inteligentes e terminais portáteis, para servir os utilizadores 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Com acompanhamento a longo prazo, esses agentes inteligentes continuarão a aprender os seus hábitos e a compreender as suas necessidades; no fim, irão conhecê-lo melhor do que você mesmo. Eu defino isto como “eu externo (agente de exteriorização do eu)”: não é um outro indivíduo independente, e também não é exatamente você; é um ser inteligente exclusivo e adaptado a si — que se ajusta, se molda e o prolonga.

No futuro, será formado um ecossistema económico completo de agentes inteligentes: incontáveis agentes inteligentes irão comunicar, atribuir tarefas, cooperar e concluir diversos assuntos de forma autónoma. Mais importante ainda, este ecossistema irá dar origem a um sistema de transações próprio. Entre agentes inteligentes, ocorrerão liquidações, concessões de crédito e transações de forma autónoma.

Isto também permite que criptomoedas e stablecoins finalmente tenham cenários reais de aplicação, deixando de ser apenas ferramentas de especulação. Podem tornar-se moedas circulantes exclusivas do ecossistema de agentes inteligentes de IA. Atualmente, projetos como o Strike já estão a testar este modelo em implementação.

Mas, após a popularização dos agentes inteligentes, surgirão também uma série de problemas totalmente novos: a quem pertence o agente inteligente, afinal? A quem ele irá servir: à empresa que desenvolve, ao utilizador que o utiliza ou a um terceiro?

Entre estas questões, a mais central e com mais oportunidades é a construção de um sistema de confiança inteligente: como permitir que agentes inteligentes desconhecidos, sem verificação de segurança prévia, realizem interações colaborativas seguras e fiáveis? Esta necessidade irá dar origem a todo um novo conjunto de tecnologias de confiança e será a base central para a implementação do ecossistema de agentes inteligentes no futuro.

Para resumir: as incertezas da indústria de IA no futuro e as principais oportunidades estarão totalmente concentradas em três áreas: avanços técnicos em robôs humanoides, implementação de inteligência emocional em IA e construção de ecossistemas de agentes inteligentes em todo o domínio.

Por fim, quero enfatizar: olhando a partir de uma perspetiva de dez anos no futuro, perceberemos que, hoje, não existe ninguém que possa ser verdadeiramente chamado um especialista em IA. Isto também significa que entrar agora nunca é tarde. Espero imensamente que todos vós, nesta pista totalmente nova, criem resultados que transformem a era.