Não é ainda geral, mas será

Fala-se, contudo, muito pouco, de pequenos – ou aparentemente pequenos – avanços que poderão trazer benefícios de desempenho, logo económicos, significativos, embora em termos que são, para a maioria das pessoas, invisíveis.

Dois exemplos tornarão mais claro este aspeto. Num espaço de menos de um mês, divisões de investigação de grandes empresas tecnológicas anunciaram que, com auxílio de IA, conseguiram melhorias – a níveis impensáveis anteriormente – nalguns dos mais usados algoritmos usados quotidianamente por todos nós.

Uma divisão de investigação da Google anunciou ter encontrado um algoritmo novo para inversão de matrizes, capaz de melhorias de desempenho até vinte por cento face ao mais otimizado dos algoritmos atuais. Como a inversão de matrizes é usada em inúmeras aplicações, esta melhoria, embora invisível aos nossos olhos, tem efeitos compostos muito significativos (dar mais capacidades a dispositivos com menos recursos, por exemplo).

Poucas semanas depois, outro organismo de investigação, desta vez, da Meta, anunciou ter desenvolvido, com recurso a IA, um algoritmo de compressão de áudio que dá resultados indistinguíveis do MP3, mas com uma largura de banda dez vezes inferior. De novo, longe de mudar o mundo, mas algo que pode ser usado de imediato num conjunto de produtos (voz para zonas com muito pouca cobertura de rede, também por exemplo).

Não são saltos dramáticos, apenas mudanças incrementais. Mas algo é certo: o próximo ano estará repleto delas. A AGI não está ainda ao virar da porta. Mas evoluções que beneficiam largas faixas de população e que sem AI não se teriam conseguido, essas sim, são a verdadeira generalização da AI.