Conclusão principal
Seis cientistas cognitivos liderados por Iris van Rooij, da Universidade Radboud (Países Baixos), publicaram na Computational Brain & Behavior um artigo com uma prova formal chamada "teorema de Ingenia": alcançar IA de nível humano por meio do aprendizado (AI-by-Learning) é intrinsecamente um problema NP-difícil.
Linha da prova
- A prova concede a um engenheiro hipotético condições idealizadas: dados perfeitos, qualquer método de aprendizado de máquina atual ou futuro e um patamar de desempenho muito baixo
- Mesmo assim, a tarefa de aprendizado pode ser reduzida ao problema de decisão Perfect-vs-Chance, que Hirahara provou em 2022 ser NP-difícil
- Conclusão: criar sistemas com capacidade cognitiva (de nível) humana é "intrinsecamente inviável do ponto de vista computacional"
Choque de opiniões
- Os autores afirmam sem rodeios que os "sistemas de IA factuais" construídos a curto prazo "são, no máximo, iscas (decoys)" e que a afirmação de que "a AGI é inevitável num futuro previsível" é "falsa e enganosa"
- Isso desafia diretamente a narrativa dominante de que "a força bruta fará milagres e escalar leva inevitavelmente à AGI", apontando que ela se apoia em premissas não provadas, e não em teoremas
- No lado construtivo, os autores não negam o computacionalismo; defendem tratar a IA como ferramenta teórica da ciência cognitiva (modelos formais, experimentos mentais, restrições de complexidade), e não como um programa de engenharia para "recriar a cognição em silício"
Fonte: leia o original. Este texto é um resumo, apenas para referência.
