A corrida pela inteligência artificial parece seguir uma lógica simples: mais dados, mais chips e mais energia. Empresas como OpenAI, Google, Anthropic e Meta competem para construir modelos cada vez maiores, treinados com volumes gigantescos de informação e executados em centros de dados que consomem quantidades impressionantes de eletricidade.
Mas um grupo de cientistas e empreendedores acredita que esse caminho pode não ser sustentável.
Com um financiamento de US$ 500 milhões e uma avaliação estimada em US$ 2,5 bilhões, a startup Flourish nasceu com uma missão ambiciosa: descobrir os princípios fundamentais que tornam o cérebro humano tão eficiente e usar esse conhecimento para reinventar a inteligência artificial.
O principal investidor do projeto é Jeff Bezos, fundador da Amazon, que decidiu apostar milhões em uma ideia que, se funcionar, poderá transformar completamente a indústria da IA.
O problema que ameaça a evolução da inteligência artificial
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Os atuais modelos de linguagem impressionam pela capacidade de gerar texto, interpretar imagens e resolver problemas complexos. No entanto, eles possuem limitações importantes.
Uma delas é o enorme consumo energético.
O cérebro humano opera utilizando cerca de 20 watts de potência, valor semelhante ao gasto de uma lâmpada doméstica. Já um único chip utilizado no treinamento de modelos avançados de IA pode consumir dezenas de vezes mais energia. Quando milhares desses chips trabalham juntos em um data center, o consumo chega ao nível de pequenas cidades.
Além disso, os modelos atuais precisam absorver quantidades gigantescas de dados durante o treinamento. Depois disso, sua capacidade de aprendizado contínuo é limitada.
Para Thomas Reardon, fundador da Flourish e doutor em neurociência pela Universidade Columbia, isso revela uma diferença fundamental entre máquinas e seres humanos.
Segundo ele, um bebê aprende uma língua ouvindo apenas uma fração das palavras que um modelo de IA precisa processar para atingir resultados comparáveis.
A busca pelo algoritmo escondido no cérebro
O objetivo da Flourish não é apenas criar um modelo melhor.
A empresa quer identificar aquilo que seus pesquisadores chamam de “algoritmo central da inteligência”: os mecanismos biológicos que permitem ao cérebro aprender, adaptar-se ao ambiente e operar com extrema eficiência energética.
Para isso, a startup reuniu uma equipe incomum formada por especialistas em inteligência artificial, neurocientistas, médicos, biólogos computacionais e pesquisadores vindos de empresas como Microsoft, DeepMind, Meta e Amazon.
Entre os nomes envolvidos está Greg Wayne, pesquisador da DeepMind que participa parcialmente do projeto, além dos irmãos Jacob e Joshua Vogelstein, conhecidos por trabalhos de mapeamento cerebral e conectomas.
A aposta é simples na teoria e extremamente complexa na prática: estudar o cérebro em detalhes sem precedentes e transformar as descobertas biológicas em novos sistemas computacionais.
As colunas corticais podem esconder a resposta
Grande parte da pesquisa está concentrada em estruturas chamadas colunas corticais.
Essas pequenas unidades organizacionais do córtex cerebral são consideradas por alguns neurocientistas como os blocos fundamentais do processamento de informações no cérebro.
A equipe pretende utilizar microscópios eletrônicos avançados, análise de circuitos neurais e estudos em diferentes escalas biológicas para entender como essas estruturas processam informações.
Segundo Greg Wayne, existe a convicção de que o cérebro ainda guarda princípios computacionais que permanecem desconhecidos pela ciência e que poderiam revolucionar a inteligência artificial.
A inspiração vem de descobertas recentes na neurociência. Um estudo envolvendo o cérebro da mosca-da-fruta, por exemplo, sugeriu que determinados circuitos biológicos podem ser até dez vezes mais eficientes que os transformadores, arquitetura que serve de base para os atuais modelos de linguagem.
Uma nova geração de IA inspirada no hipocampo
Embora a missão principal seja de longo prazo, a Flourish já trabalha em aplicações mais imediatas.
Uma das iniciativas envolve sistemas de memória inspirados no hipocampo, região do cérebro responsável pela formação e organização de lembranças.
A ideia é desenvolver modelos capazes de aprender continuamente sem depender de ciclos gigantescos de treinamento.
Segundo Reardon, a equipe já criou protótipos que demonstram capacidade de aprendizado permanente e está negociando com grandes fabricantes de chips para implementar essas tecnologias diretamente em hardware.
Se a abordagem funcionar, dispositivos portáteis poderiam executar sistemas de IA avançados consumindo apenas uma fração da energia necessária atualmente.
A aposta que pode esvaziar centros de dados
O projeto continua altamente especulativo. Nem mesmo seus apoiadores têm certeza de que a estratégia dará resultado.
Ben Recht, cientista da computação da Universidade da Califórnia em Berkeley e conselheiro da Flourish, admite que não sabe se a missão será bem-sucedida. Mas também reconhece que, caso funcione, o impacto poderá ser gigantesco.
A consequência mais radical seria uma mudança completa na economia da inteligência artificial.
Hoje, as empresas disputam acesso a chips avançados, eletricidade e infraestrutura de computação. Se uma nova arquitetura inspirada no cérebro conseguir atingir níveis semelhantes de desempenho usando apenas algumas dezenas de watts, a necessidade de enormes centros de dados poderá diminuir drasticamente.
Por enquanto, tudo isso permanece no campo das hipóteses.
Mas foi justamente essa visão de longo prazo que convenceu Jeff Bezos a investir. Segundo os fundadores, o empresário fez apenas uma pergunta antes de liberar os recursos: eles estavam realmente dispostos a dedicar anos de suas vidas ao projeto?
A resposta foi sim.
Agora, a Flourish tem cerca de cinco anos para descobrir algo que neurocientistas procuram há décadas: o mecanismo fundamental que transforma bilhões de neurônios em inteligência. Se encontrar essa resposta, a próxima revolução da IA pode não nascer dos chips mais poderosos do mundo, mas do cérebro humano que inspirou tudo isso.
[ Fonte: Wired ]
