Imagine uma criança que nunca teve aula, nunca abriu um livro e nunca ouviu uma explicação. Ainda assim, ela decide inventar problemas de matemática, tenta resolver, erra, tenta de novo — e, com o tempo, aprende a pensar.

Agora troque a criança por uma máquina.

Foi isso que pesquisadores da Universidade de Tsinghua e do Instituto de Inteligência Artificial Generativa de Pequim, em parceria com a Universidade Estadual da Pensilvânia, construíram: uma inteligência artificial que aprende sozinha, partindo do zero.

Proposta radical

Batizado de inteligência do zero absoluto, o sistema foi apresentado na terça, 6, em artigo publicado na plataforma científica arXiv.

A proposta é radical: ensinar uma máquina a pensar sem fornecer nenhum dado. Nada de exemplos humanos, nem instruções.

A IA inventa seus próprios desafios, tenta resolvê-los, aprende com os erros e repete o processo indefinidamente. É o primeiro sistema conhecido a alcançar alto desempenho em tarefas cognitivas sem qualquer conteúdo prévio.

Como funciona

O modelo funciona assim: um sistema cria os problemas, outro tenta resolver. Quando a resposta está correta, ambos são recompensados. Quando não, tentam outra abordagem.

Esse ciclo contínuo lembra o método do AlphaZero — o sistema que aprendeu xadrez jogando contra si mesmo. Mas, no lugar de um tabuleiro, estão tarefas de programação, lógica e matemática. E em vez de seguir regras fixas, a inteligência precisa criar e resolver desafios “abertos”, que exigem raciocínio.

Ao fazer isso, a IA domina três formas clássicas de pensamento: dedução (tirar conclusões a partir de regras), indução (descobrir padrões gerais com base em exemplos) e abdução (formular hipóteses a partir de resultados). Não foi necessário que um humano explicasse nenhuma dessas operações. Ela mesma construiu o caminho.

Os resultados são impressionantes.

“Revolucionário”

Em testes com tarefas matemáticas e de programação, a inteligência do zero absoluto superou modelos renomados como Qwen 2.5, ACE Coder e Code R1 — todos treinados com bilhões de exemplos cuidadosamente fornecidos por humanos.

Ao ser aplicada sobre um modelo de 14 bilhões de parâmetros, a técnica aumentou o desempenho em 13 pontos percentuais. E quanto maior o modelo, maiores os ganhos.

As reações não tardaram…

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