O que antes parecia um desafio para décadas agora aconteceu em tempo recorde. Modelos de inteligência artificial desenvolvidos pelo Google e pela OpenAI conquistaram medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática (IMO), superando problemas de lógica e abstração que, até pouco tempo, eram considerados território exclusivo de mentes humanas.
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A conquista, inédita para IAs, chamou atenção da Bridgewater Associates, um dos maiores fundos de hedge do mundo. Segundo a gestora, a expectativa era que esse nível de raciocínio só fosse alcançado em cerca de 18 anos, mas ele chegou em apenas quatro.
Como a IA chegou lá
O avanço foi impulsionado por duas técnicas-chave. A primeira é o aprendizado por reforço com recompensas verificáveis (RLVR), que avalia cada etapa do raciocínio e permite treinar modelos com dados sintéticos de alta qualidade. A segunda, chamada test-time compute, dá mais tempo para a IA “pensar” antes de responder, chegando a minutos ou até uma hora de processamento para resolver problemas complexos.
Para Greg Jensen, co-CIO da Bridgewater, e Jas Sekhon, cientista-chefe de IA da gestora, esse é um ponto de virada: a capacidade de resolver questões estruturadas abre espaço para aplicações mais sofisticadas em finanças, macroeconomia e políticas públicas.
Nem todo mundo está convencido
Apesar da empolgação, vozes influentes como a de Yann LeCun, cientista-chefe de IA da Meta e vencedor do Prêmio Turing, mantêm o ceticismo. Ele lembra que modelos baseados na previsão do próximo token tendem a acumular erros ao longo do tempo. Mesmo com 95% de chance de acerto em cada token, após 100 tokens a probabilidade de uma resposta sem erros cai para menos de 1%.
Essa limitação, segundo LeCun, ainda coloca um freio na capacidade das IAs de realizar raciocínios longos e absolutamente confiáveis.
O feito marca um avanço importante na jornada da inteligência artificial rumo a tarefas que exigem pensamento crítico e resolução de problemas complexos. Para a Bridgewater, a mudança de ritmo no desenvolvimento sugere que setores como o financeiro podem em breve se beneficiar de modelos mais capazes de lidar com incertezas, analisar cenários e propor estratégias sofisticadas.
Com informações do “Brazil Journal”.
