David Silver, o cientista por trás do AlphaGo, deixou o laboratório DeepMind, do Google, para fundar a Ineffable Intelligence. Sediada em Londres (Inglaterra), a startup levantou US$ 1,1 bilhão (R$ 5,5 bilhões) numa rodada de investimento inicial. 

O aporte, considerado um recorde para o estágio “seed” na Europa, projeta a criação de um “superlearner“: sistema de inteligência artificial (IA) capaz de evoluir continuamente por conta própria, sem depender do treinamento baseado em dados gerados por humanos.

(Para quem não sabe: AlphaGo foi um programa de IA desenvolvido pelo laboratório DeepMind sob liderança de Silver. O software marcou a história da tecnologia ao derrotar, em 2016, o campeão mundial Lee Sedol no jogo de tabuleiro Go – um dos desafios mais complexos para a computação devido ao número quase infinito de jogadas possíveis.)

A proposta de Silver foca no aprendizado por reforço, técnica que permite à máquina aprender por tentativa e erro. E isso desafia a hegemonia dos atuais Grandes Modelos de Linguagem (LLMs).

Avaliada em US$ 5,1 bilhões (R$ 25 bilhões), a empresa já nasce com o status de “pentacorn“, atraindo a atenção de gigantes como Nvidia, Microsoft, além do fundo soberano britânico Sovereign AI. 

Ineffable Intelligence usa aprendizado por reforço para superar limites da geração de dados por humanos

A estratégia da Ineffable Intelligence baseia-se na crítica de que a indústria de IA pode estar seguindo o caminho errado ao depender excessivamente de textos e imagens da internet. 

Silver usa uma metáfora didática para explicar sua visão: para ele, os dados humanos são como “combustível fóssil” que serviu como atalho inicial, mas que possui limites claros. 

Em contrapartida, sistemas que aprendem por conta própria funcionariam como “fonte renovável”, capaz de evoluir indefinidamente e fazer descobertas científicas além da capacidade humana atual.

Diferente do ChatGPT ou do Gemini, que “estudam” exemplos prontos, o “superlearner“ de Silver será treinado em simulações complexas. 

Nesses ambientes controlados, agentes de IA podem interagir, colaborar e testar hipóteses em alta velocidade. Isso permite a evolução de habilidades que vão desde movimentos motores básicos até avanços intelectuais profundos. 

A startup acredita que, se for bem-sucedida, essa abordagem representará um marco científico comparável às leis da vida estabelecidas por Charles Darwin.

O foco total no aprendizado por reforço é o que diferencia a startup de outros laboratórios que dedicam a maior parte de seus recursos aos modelos de linguagem. 

Silver argumenta que é necessário um laboratório dedicado 100% a essa técnica para que a IA possa, de fato, criar formas de ciência, tecnologia ou até mesmo modelos de economia. 

Essa visão é o que permite à empresa planejar aplicações em setores como a gestão de redes elétricas, robótica avançada e simulações científicas de alta precisão.

Apesar de gerar entusiasmo, o projeto enfrenta desafios técnicos. Isso porque sistemas treinados puramente por reforço costumam ter dificuldades em operar no mundo real, que é imprevisível. 

No entanto, a reputação de Silver, cujos métodos já economizaram milhões de libras na rede elétrica do Reino Unido e aumentaram em 30% a eficiência de data centers, serve como lastro para a viabilidade do projeto. 

Agora, a Ineffable busca recrutar talentos para transformar essas teses acadêmicas em infraestrutura tecnológica funcional.

(Essa matéria usou informações de CNBC, TechCrunch e Wired.)

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