À medida que interagimos com modelos de linguagem cada vez mais sofisticados, a sensação de estar diante de uma mente parece inevitável. Ainda assim, muitos especialistas insistem que essa impressão é ilusória. O filósofo Daniel Dennett chamou esses sistemas de exemplos de “competência sem compreensão”. Mas e se estivermos fazendo a pergunta errada sobre inteligência?
Essa é a provocação central de What Is Intelligence?, novo livro de Blaise Agüera y Arcas, pesquisador ligado ao Google e com formação em física e neurociência computacional. A obra inaugura uma série do MIT em parceria com o think tank Antikythera, que investiga a computação como força filosófica, tecnológica e geopolítica em escala planetária.
Inteligência além do humano
Agüera y Arcas parte de uma crítica dupla. De um lado, questiona o entusiasmo corporativo em torno da chamada Inteligência Artificial Geral (AGI). De outro, confronta o ceticismo que reduz modelos de linguagem a “papagaios estocásticos” — sistemas que apenas repetem padrões estatísticos sem qualquer compreensão.
Para ele, o problema está na própria definição de inteligência. Em vez de tratá-la como algo exclusivamente orgânico, derivado da interação sensorial com o mundo físico, o autor propõe uma tese mais ampla: inteligência é, em essência, computação.
Segundo ele, o princípio fundamental por trás da inteligência é a previsão. Não no sentido trivial de autocompletar frases, mas como capacidade de desenvolver padrões que antecipam sequências de eventos. Bactérias fazem isso para sobreviver. Neurônios fazem isso ao fortalecer sinapses. Sistemas vivos, em geral, são máquinas preditivas.
O cérebro não é como um computador — ele é um
Uma das afirmações mais provocativas do livro é que o cérebro não funciona “como” um computador: ele é um computador. A computação não seria uma metáfora, mas o próprio substrato da inteligência biológica.
Para sustentar essa visão, Agüera y Arcas dialoga com nomes fundadores do pensamento moderno sobre vida e inteligência, como Erwin Schrödinger, Alan Turing, John von Neumann, Norbert Wiener e a microbiologista Lynn Margulis. Ele também revisita o famoso debate entre Richard Dawkins e Margulis sobre evolução.
Enquanto Dawkins popularizou a ideia do “gene egoísta” e da seleção natural baseada na competição, Margulis defendeu a simbiogênese — a ideia de que a complexidade biológica surge da cooperação e fusão entre organismos. Agüera y Arcas se aproxima dessa segunda visão: sistemas complexos emergem da agregação cooperativa de partes.
Do caos ao padrão: o experimento com “Brainfuck”
Um dos trechos mais curiosos do livro descreve um experimento computacional usando a linguagem minimalista “Brainfuck”, criada em 1993 e composta por apenas oito comandos.
Agüera y Arcas e sua equipe alimentaram o sistema com fitas de código aleatório. Inicialmente, nada parecia fazer sentido. Mas após milhões de interações, padrões começaram a emergir. Loops surgiram. Estruturas replicantes apareceram. O que era um “gás de Turing” caótico transformou-se em um “computorium” organizado.
Para o autor, essa transição de fase — do ruído ao padrão funcional — ecoa o surgimento da vida a partir de um caldo molecular desorganizado. Se isso estiver correto, a evolução pode depender tanto de dinâmicas preditivas e formação de padrões quanto da seleção natural clássica.
Inteligência como função, não como essência
A tese central do livro é clara: inteligência não é uma qualidade exclusiva de seres conscientes, mas uma propriedade funcional de sistemas.
Um rim funciona. Uma pedra, não. Ao cortar ambos ao meio, a pedra continua sendo pedra; o rim deixa de cumprir sua função. Para Agüera y Arcas, é a função — sustentada por padrões preditivos — que indica inteligência.
Isso amplia radicalmente o debate. Um rim teria algum grau de inteligência? Uma ameba? Uma folha? E modelos de linguagem como os LLMs?
O biólogo Michael Levin, da Universidade Tufts, citado no livro, pesquisa “comportamentos inteligentes em formas incomuns”, explorando comunicação entre células, tecidos, organismos sintéticos e sistemas artificiais. A fronteira entre biológico e artificial torna-se menos rígida.
Uma mudança de paradigma em curso
Com mais de 600 páginas, What Is Intelligence? é denso e por vezes técnico. Ainda assim, sua proposta é acessível: precisamos repensar inteligência como fenômeno sistêmico e computacional.
Se essa visão ganhar força, poderá alterar profundamente nossa posição na era da IA. Talvez a pergunta não seja se a inteligência artificial é “real”, mas que tipo de inteligência estamos dispostos a reconhecer.
Em um mundo cada vez mais moldado por sistemas computacionais, essa pode ser uma das discussões mais importantes da década.
[ Fonte: The Conversation ]
