Noam Chomsky: o linguista que desafiou impérios

Noam Chomsky, linguista e ativista americano, criador da gramática gerativa, em seu escritório diante de estantes de livros.

Revolucionou a linguística antes dos trinta. Foi preso por protestar contra guerras. Tornou-se o intelectual mais citado do mundo. E aos 97, após um AVC que lhe tirou a fala, ainda levanta o braço em protesto ao ver imagens de conflitos. A voz parou. A posição, não.

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Alan Turing: o homem que imaginou o computador e foi destruído por seu tempo

Alan Turing, matemático britânico e pai da computação moderna, em retrato colorizado diante de um edifício inglês.

Formalizou a computação antes de o computador existir. Quebrou códigos nazistas que ajudaram a encurtar a Segunda Guerra. Propôs o teste que define o debate sobre máquinas pensantes. Depois, foi condenado por seu próprio país. A história de Alan Turing é genialidade e injustiça na mesma medida.

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Geoffrey Hinton: o padrinho da IA que agora tenta freá-la

Geoffrey Hinton, pioneiro do deep learning e Nobel de Física de 2024, explicando redes neurais diante de um quadro branco com equações.

Passou quarenta anos ensinando máquinas a aprender. Ganhou o Turing e o Nobel por isso. E em 2023, pediu demissão do Google para dizer ao mundo que talvez tenha criado algo perigoso demais. A trajetória de Geoffrey Hinton é, em si, um dilema moral sobre ciência e responsabilidade.

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Demis Hassabis: o prodígio que quer resolver a inteligência

Demis Hassabis, cofundador da DeepMind e Nobel de Química de 2024, em evento de tecnologia.

Mestre de xadrez aos treze anos. Designer de videogames aos dezessete. Doutor em neurociência cognitiva. Nobel de Química aos 48. A ambição que conecta tudo isso? Construir uma inteligência artificial capaz de resolver qualquer problema científico. Demis Hassabis não coleciona carreiras — ele as encaixa como peças de um único quebra-cabeça.

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Inteligência artificial no trabalho: trabalhadores serão orquestradores de sistemas de IA

Profissional com colete laranja e capacete branco segura tablet em galpão logístico, representando o trabalhador que coordena sistemas digitais no ambiente de trabalho.

A inteligência artificial no trabalho não muda apenas ferramentas. Ela muda funções. Em muitas áreas, profissionais passarão a coordenar sistemas de IA, revisar resultados, combinar informações e responder por decisões produzidas com apoio de máquinas.

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Caixa-preta da IA e Frankenstein: quando a criação se torna imprevisível

Mary Shelley segura uma caixa-preta em um laboratório gótico, em referência à imprevisibilidade da inteligência artificial e ao imaginário de Frankenstein.

A inteligência artificial reacende uma pergunta que Frankenstein já colocava: o que acontece quando uma criação começa a agir de modo que seu criador não consegue prever totalmente? O medo não mudou — mudou de cenário. Saiu do laboratório gótico e entrou nos sistemas que escrevem, recomendam, classificam e decidem.

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A máquina universal de Turing: a ideia que tornou o computador possível

Máquina mecânica com fita de símbolos sobre uma mesa, representando a máquina universal de Turing e a base teórica da computação moderna.

Antes de perguntar se máquinas podem pensar, Alan Turing ajudou a formular uma questão mais básica: o que uma máquina pode calcular? A máquina universal mostrou que um único dispositivo, seguindo regras e lendo símbolos, poderia simular qualquer processo computável. Essa ideia está na base do computador moderno e da própria IA.

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A caixa-preta da IA: quando nem quem cria entende totalmente o resultado

Caixa preta futurista com cadeados e detalhes tecnológicos, representando a opacidade dos sistemas de inteligência artificial.

A caixa-preta da IA aparece quando um sistema produz respostas, previsões ou classificações úteis, mas seu caminho interno é difícil de explicar. Quando essa opacidade atinge usuários, instituições e até desenvolvedores, a pergunta muda: quem responde, como responde e com base em que explicação?

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O quarto chinês: a IA entende ou apenas manipula símbolos?

Pessoa em uma sala manipulando cartões com símbolos chineses, representando o experimento do quarto chinês e o debate sobre compreensão na inteligência artificial.

O experimento do quarto chinês, de John Searle, pergunta se manipular símbolos corretamente funciona como atestado de compreensão. Com a IA generativa, essa questão ficou ainda mais complexa: quando um sistema responde com fluidez, estamos diante de entendimento ou de uma simulação?

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