De jogos de tabuleiro à revolução científica: Os 10 anos do impacto do AlphaGo

NOTA: Todo o conteúdo (texto, infográficos, áudio e vídeo) deste artigo foi gerado por inteligência artificial e revisto pela equipa da Instinct.

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Há uma década, o mundo assistiu a um marco histórico quando o sistema de inteligência artificial AlphaGo derrotou o campeão mundial do complexo jogo de Go, Lee Se-dol, em Seul. Num artigo comemorativo publicado no blog oficial da Google, Demis Hassabis, CEO da Google DeepMind, reflete sobre esta caminhada extraordinária, sublinhando que este evento revelou o início da era moderna da AI. O momento mais emblemático dessa partida em 2016 foi o famoso “Movimento 37”, uma jogada tão criativa e pouco convencional que os comentadores pensaram inicialmente tratar-se de um erro. Esta faísca criativa demonstrou a capacidade da AI de ultrapassar a mímica humana e descobrir estratégias inteiramente novas.

Como refere Hassabis no seu artigo, o AlphaGo não representou apenas um marco nos videojogos, mas serviu como o ponto de viragem para a ciência moderna e um “roteiro vindo do futuro”. O desenvolvimento subsequente de sistemas como o AlphaGo Zero e o AlphaZero, que aprenderam a dominar jogos como xadrez e shogi a partir do zero utilizando redes neuronais profundas e aprendizagem por reforço, provou que a tecnologia estava pronta para ser aplicada na aceleração de descobertas científicas reais.

O salto para a biologia e o Prémio Nobel

A transição da diversão para a ciência atingiu um dos seus maiores picos quando a DeepMind começou a focar-se no problema do enovelamento de proteínas, um desafio científico sem resolução há 50 anos. Em 2020, o sistema AlphaFold 2 decifrou este problema, modelando as estruturas de todos os 200 milhões de proteínas conhecidas pela ciência. Esta base de dados foi disponibilizada gratuitamente e é hoje utilizada por mais de 3 milhões de investigadores no desenvolvimento de vacinas, novos fármacos e enzimas que consomem plástico. O impacto desta descoberta foi tão profundo que rendeu a Demis Hassabis e John Jumper o Prémio Nobel da Química em 2024.

O impacto atual e a herança do AlphaGo

Hoje, a herança destas técnicas pioneiras continua viva e a expandir-se para múltiplas frentes de investigação. A abordagem do AlphaGo foi adaptada para resolver problemas complexos com grande sucesso:

• Raciocínio matemático: O modelo AlphaProof e o AlphaGeometry 2 alcançaram o nível de medalha de prata na Olimpíada Internacional de Matemática (IMO). Mais recentemente, em 2025, uma versão avançada do modo Deep Think do modelo Gemini obteve um desempenho de medalha de ouro na mesma competição.
• Descoberta de algoritmos: O agente AlphaEvolve tem explorado códigos informáticos para descobrir algoritmos mais eficientes, testando problemas que vão desde a otimização de centros de dados até à computação quântica.
• Colaboração científica e clima: A AI está a atuar como um “cocientista” em estudos do Imperial College London, ao mesmo tempo que contribui para fazer avançar a genómica, a investigação em energia de fusão e a previsão meteorológica.

O futuro: O caminho para a Inteligência Artificial Geral

Olhando para o horizonte, o artigo de Hassabis aponta que o grande objetivo agora é a Inteligência Artificial Geral (AIG). Apesar de os atuais modelos serem impressionantes, ainda são altamente especializados. A verdadeira AIG exigirá a compreensão física do mundo e a capacidade de encontrar ligações entre diferentes áreas do conhecimento, à semelhança dos melhores cientistas.

Para lá chegar, a estratégia passa por combinar a capacidade de compreensão multimodal e de criação de modelos como o Gemini com as extraordinárias técnicas de planeamento e pesquisa do AlphaGo. A convicção do CEO da DeepMind é de que esta convergência de tecnologias abrirá caminho a uma nova era de ouro da descoberta científica, capaz de fornecer ferramentas para resolver algumas das maiores adversidades da humanidade, como o desenvolvimento de energia limpa ilimitada e a cura de doenças complexas.