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Geoffrey Hinton é o cientista britânico-canadense conhecido como padrinho da inteligência artificial. Ajudou a criar as redes neurais da IA atual, ganhou o Nobel de Física em 2024 e virou um dos críticos mais ouvidos da tecnologia que construiu.
Toronto, maio de 2023. Um professor de 75 anos, que passou a vida ensinando computadores a aprender, pede demissão do Google. Quer, nas palavras dele, falar livremente sobre os perigos da inteligência artificial sem se preocupar com o impacto na empresa.
Na entrevista ao New York Times que anunciou a saída e correu o mundo, ele disse que parte dele se arrependia do trabalho de uma vida. E que se consolava com a desculpa de sempre: se não tivesse feito, outro faria.
Poucas vezes um cientista deu o alarme sobre a própria criação no auge do sucesso dela. Para entender por que Hinton fez isso, vale voltar ao começo.
Quem é Geoffrey Hinton: resumo rápido
- Nasceu: em 6 de dezembro de 1947, em Londres.
- Formação: psicologia em Cambridge, doutorado em IA em Edimburgo.
- Onde trabalhou: Universidade de Toronto e Google (2013–2023).
- Área: redes neurais artificiais e aprendizado profundo.
- Prêmios: Prêmio Turing (2018) e Nobel de Física (2024).
- Por onde começar: as entrevistas de 2023, depois da saída do Google.
O que Geoffrey Hinton fez pelas redes neurais?
A ciência vem de família. Hinton é tataraneto de George Boole, o matemático da lógica booleana, e filho de um entomólogo.
Estudou psicologia porque queria entender o cérebro, e daí veio a obsessão: se o cérebro aprende ajustando as conexões entre neurônios, por que uma máquina não poderia fazer o mesmo?
Durante décadas, quase ninguém levou isso a sério. As redes neurais eram vistas como beco sem saída, e Hinton insistiu.
Em 1986, com David Rumelhart e Ronald Williams, publicou na Nature o artigo que popularizou a retropropagação, o método que permite a uma rede corrigir os próprios erros, camada por camada. No ano seguinte, mudou-se para Toronto, em parte porque não queria depender de dinheiro militar americano para pesquisar.
O que aconteceu com o deep learning em 2012?
A virada veio numa competição de reconhecimento de imagens, a ImageNet, em 2012. Hinton e dois alunos, Alex Krizhevsky e Ilya Sutskever, inscreveram uma rede neural profunda que errou muito menos que todos os concorrentes.
Ali começou a corrida. Em 2013, o Google comprou a pequena empresa dos três, e o deep learning virou a base de quase tudo o que hoje se chama de IA.
A influência de Hinton aparece em quem passou pelo laboratório dele:
- Ilya Sutskever: aluno de doutorado, cofundou a OpenAI;
- Yann LeCun: fez pós-doutorado com ele e dividiu o Prêmio Turing de 2018;
- uma geração inteira: levou as redes neurais à indústria, inclusive à DeepMind de Demis Hassabis.
Quais são os alertas de Geoffrey Hinton sobre a IA?
Depois de sair do Google, Hinton passou a organizar as preocupações em três frentes:
- uso malicioso: golpes, desinformação em eleições e armas autônomas;
- trabalho: desemprego em massa, com os ganhos concentrados em poucos;
- risco existencial: máquinas mais inteligentes podem escapar do controle humano.
Em 2025, ele propôs uma imagem curiosa. O único caso conhecido de um ser mais inteligente controlado por um menos inteligente é o de uma mãe e o bebê. Daí a ideia de dar às máquinas algo parecido com instinto materno. Ele mesmo admitiu, logo em seguida, que ninguém sabe como construir isso.
A pergunta de fundo, o que sobra da inteligência biológica quando a máquina aprende melhor, é a que mais o ocupa hoje.
Por que Geoffrey Hinton ganhou o Nobel de Física?
Em 2024, Hinton dividiu o Nobel de Física com John Hopfield, pelas descobertas que tornaram possível o aprendizado de máquina com redes neurais. Usou o palco para repetir os alertas.
Hoje é professor emérito em Toronto, e a página dele na universidade reúne artigos e palestras.
A trajetória dele ilustra uma velha pergunta da ética na ciência: quem constrói uma tecnologia raramente decide como ela será usada. Hinton tentou decidir, pelo menos, o que dizer sobre ela.
Críticas a Geoffrey Hinton
Hinton é chamado de padrinho da IA, e tanto as previsões quanto os alertas dele têm contestadores:
- as previsões: em 2016, deu cinco anos para a IA substituir os radiologistas;
- o risco existencial: Yann LeCun considera o temor exagerado;
- os limites do deep learning: para Gary Marcus, redes neurais aprendem correlações sem entender causas.
A radiologia segue com falta de profissionais, e Hinton já admitiu em público que errou o prazo. Sobre o risco da IA, mantém o alerta.
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