AlphaEvolve é o novo projecto da DeepMind que promete um salto geracional no design de algoritmos — e talvez algo mais
AlphaEvolve: durante anos discutiu-se se a inteligência artificial seria apenas uma grande fotocopiadora digital, programada para remisturar ideias humanas. A questão sempre foi: será que algum dia vai inventar algo realmente novo?
A pergunta deixou de ser “pode a IA pensar como nós?”.
Agora talvez devêssemos perguntar:
Pode a IA pensar melhor do que nós — e por quanto tempo nos vai avisar disso?
A equipa da DeepMind, o laboratório britânico de IA agora propriedade da Google, parece ter dado um passo nesse sentido com o seu mais recente projecto: AlphaEvolve.
AlphaEvolve: um Frankenstein com dedos de programador
AlphaEvolve junta três ingredientes explosivos: a capacidade de escrever código (cortesia do modelo Gemini), um sistema para testar a eficácia dos algoritmos que cria, e um processo evolutivo que — literalmente — “cruza” ideias como se fossem genes. O resultado? Algoritmos melhores do que os feitos por humanos, nalgumas tarefas específicas.
Estamos a falar de avanços sérios: AlphaEvolve criou novas formas de calcular com matrizes que ultrapassam o famoso algoritmo de Strassen — uma referência matemática usada há mais de 50 anos. Menos operações, mais eficiência. Mais máquina, menos humano.
Programadores, temos de conversar
Mas o impacto não fica por aqui. A IA da DeepMind também está a resolver problemas do mundo real: agendamento de tarefas em datacenters, desenho de chips, e até a optimização de algoritmos usados para… treinar outras IAs. Ou seja, temos aqui uma máquina que começa a melhorar os seus próprios processos. Lembram-se do Skynet? Pois.
Pushmeet Kohli, responsável pela área de ciência e IA na DeepMind, diz que o sistema já está a resolver desafios de forma “muito para lá do que era conhecido”. A expressão “nível sobre-humano” volta a entrar em cena, e já começa a ser usada com naturalidade. Devíamos talvez ficar um pouco mais inquietos com isso.
O toque de génio — ou simples estatística?
Matej Balog, um dos investigadores, garante que a equipa conseguiu provar que as soluções encontradas por AlphaEvolve não estavam nos dados de treino. São novas. Certas. E ninguém as tinha feito antes.
Sanjeev Arora, cientista em Princeton, reconhece os avanços mas desdramatiza: estas melhorias só funcionam em problemas com espaço de busca definido. No entanto, lembra que a “busca” é uma ideia bastante transversal — e isso pode alargar o campo de acção da máquina.
Já Josh Alman, de Columbia, é mais entusiasta. Para ele, AlphaEvolve não está apenas a repetir o que aprendeu — está a fazer coisas novas. E isso muda tudo.
A IA que pensa fora da caixa?
AlphaEvolve é herdeiro de outros projectos da DeepMind como o AlphaZero, que chocou o mundo ao descobrir novas estratégias em jogos de tabuleiro sem qualquer input humano, e o AlphaTensor, que já em 2022 tinha começado a inventar algoritmos de raiz. Mais recentemente, o Fun Search (2024) aplicou métodos evolutivos para gerar código mais eficiente.
A novidade aqui é a continuidade experimental. AlphaEvolve não é uma ferramenta que apenas responde a perguntas. É um sistema que experimenta, testa, cruza e evolui ideias como se fosse um laboratório de investigação em modo automático.
Uma parceria homem-máquina?
Neil Thompson, do MIT, levanta a questão mais importante: se esta capacidade de descoberta puder ser aplicada a problemas científicos complexos e abertos, podemos estar perante um motor de inovação sem precedentes.
Já se fala em cientistas a colaborar com IAs como AlphaEvolve para gerar ideias novas, soluções inesperadas, talvez até… ciência autónoma? Xázados, o que pensam sobre tudo isto?
