TL;DR: AlphaEvolve, do Google, usa IA (LLMs como Gemini) para otimizar algoritmos, encontrando soluções inovadoras em matemática e computação sem “entender” os problemas. O sistema iterativo melhora o código de busca, superando soluções existentes, como o algoritmo de Strassen para multiplicação de matrizes. Isso redefine o papel da IA na descoberta científica, focando na busca eficiente em vez de replicar a inteligência humana.

Takeaways:

• AlphaEvolve demonstra que IA pode fazer descobertas científicas significativas através da otimização de algoritmos, sem necessitar compreensão intrínseca do problema.
• O sistema iterativo usa LLMs para propor e refinar o código, encontrando soluções inovadoras em matemática e computação.
• A capacidade de busca e autoaperfeiçoamento do AlphaEvolve pode superar soluções existentes, como o algoritmo de Strassen.
• A abordagem sugere que o futuro da IA na descoberta científica está na busca eficiente em vez de replicar a inteligência humana.
• A inovação pode emergir da capacidade de explorar inúmeras possibilidades com força bruta e algoritmos otimizados, superando as limitações do pensamento humano.

AlphaEvolve: A Inteligência Artificial no Auge da Descoberta Científica

Introdução

O Google lançou o AlphaEvolve, um sistema inovador que se compara a marcos históricos da computação, como o “Move 37” do AlphaGo e a descoberta da arquitetura Transformer. Essa nova abordagem demonstra como a inteligência artificial (IA) pode ir além da simples automação, abrindo caminho para descobertas científicas transformadoras. O método adotado pelo AlphaEvolve representa um salto na forma de explorar e resolver problemas complexos com a ajuda do poder computacional.

Demis Hassabis, CEO do Google Deepmind, posiciona o uso da IA na descoberta científica como o caso de uso mais relevante, superando aplicações tradicionalmente conhecidas, como assistentes virtuais e agentes de codificação. Segundo sua visão, a IA é uma ferramenta essencial para expandir o conhecimento humano e revelar novas soluções para problemas que, até então, pareciam imunes a avanços. Essa perspectiva coloca a descoberta científica por meio da otimização e iteração como o principal objetivo desse novo paradigma.

O sistema AlphaEvolve, que utiliza modelos de linguagem de grande porte (LLMs) – como o Gemini – para propor e refinar mudanças no código, exemplifica uma abordagem iterativa e autoaperfeiçoada. Esse ciclo recursivo permite que a máquina busque, avalie e adpte soluções para problemas em aberto, gerando resultados notáveis em áreas antes consideradas estáticas. Dessa forma, o AlphaEvolve não só demonstra a potencialidade da IA, mas também desafia os métodos tradicionais de resolução de problemas complexos.

A Visão de Demis Hassabis sobre IA para Descoberta Científica

Demis Hassabis, CEO do Google Deepmind, defende que a IA deve ser utilizada para a descoberta científica, indo muito além da aplicação em assistentes virtuais e agentes de codificação. Ele acredita que, ao direcionar o potencial da IA para a investigação, é possível expandir os limites do conhecimento humano e resolver desafios que eram tidos como intransponíveis. Essa visão inovadora redefine a relação entre homem e máquina, enfatizando a utilização da computação para explorar novos horizontes científicos.

A partir desse pensamento, ferramentas como o AlphaFold – também desenvolvido pelo Google Deepmind – já demonstraram o impacto transformador da IA, inclusive ganhando reconhecimento com um Prêmio Nobel em Química. Esses marcos reforçam a ideia de que algoritmos avançados podem revelar segredos da natureza e impulsionar a inovação em diversas áreas da ciência. Assim, a abordagem de Hassabis aponta para um futuro onde a descoberta se torna um processo colaborativo entre inteligência humana e artificial.

A proposta de utilizar a IA como um instrumento de descoberta possibilita a identificação de soluções para problemas científicos complexos, que muitas vezes escapam à capacidade analítica tradicional. Ao focar na descoberta por meio de sistemas iterativos de busca, a estratégia de Hassabis evidencia o papel revolucionário da IA, que se estabelece não apenas como uma ferramenta de automação, mas como um agente transformador do conhecimento. Essa perspectiva expande as fronteiras do possível e inspira a reimaginar o futuro da investigação científica.

O Que é AlphaEvolve e Como Funciona?

O AlphaEvolve é um sistema iterativo de busca que utiliza modelos de linguagem de grande porte (LLMs), como o Gemini, para propor mudanças em código e aprimorar soluções para problemas em aberto. Sua arquitetura se baseia na orquestração de algoritmos que avaliam a qualidade das modificações realizadas, adaptando-se de forma recursiva para melhorar continuamente os resultados. Esse mecanismo de autoaperfeiçoamento permite que a máquina evolua e se ajuste a partir dos próprios acertos e erros.

Na prática, o sistema opera por meio de um ciclo onde o código é continuamente revisado e ajustado, a partir de heurísticas de busca que identificam melhorias potenciais. Cada iteração é avaliada metodicamente, garantindo que apenas as alterações mais promissoras sejam incorporadas ao processo de busca. Essa abordagem iterativa gera uma espécie de “loop recursivo” que potencializa o desempenho do sistema frente a desafios complexos.

Uma característica marcante do AlphaEvolve é a sua independência na condução do processo de descoberta, dispensando a intervenção humana direta na melhoria do algoritmo.

“The LLM doesn’t have the answer, but it knows how to write code that might find it.”
Autor desconhecido
Essa citação ilustra como o sistema foca em evoluir o código de busca, tornando-se capaz de propor soluções inéditas sem a necessidade de compreensão direta do problema.

Melhora em Algoritmos de Multiplicação de Matrizes

A multiplicação de matrizes é uma operação matemática fundamental, especialmente em aplicações de IA generativa, como o ChatGPT. Durante décadas, o algoritmo de Strassen, desenvolvido em 1969, foi o padrão para multiplicar matrizes, demonstrando eficiência superior à abordagem ingênua. Esse cenário permaneceu inalterado até as recentes inovações promovidas pelo AlphaEvolve.

Com o AlphaEvolve, foi encontrada uma solução aprimorada para a multiplicação de matrizes complexas 4×4, que até então permanecia constante por quase 60 anos. O novo método reduziu o número de operações necessárias de 49 para 48, demonstrando um avanço significativo para o desempenho computacional de sistemas de IA. Essa melhoria, embora sutil em números, tem um impacto profundo na eficiência do processamento em aplicações de alto nível.

Para ilustrar essa ruptura com o status quo, podemos recorrer a uma reflexão técnica:

“Until AlphaEvolve, that crown belonged to the Strassen algorithm; a method developed back in 1969 that allows performing matrix multiplications requiring fewer computations than the naive approach.”
Autor desconhecido
Essa citação, embora com números historicamente referenciados de forma diferente, evidencia o marco atingido ao superar um algoritmo que por tanto tempo foi considerado insuperável.

Desempenho em Outros Problemas Matemáticos Abertos

O desempenho do AlphaEvolve foi avaliado em um conjunto de 50 problemas matemáticos abertos, nos quais o sistema demonstrou resultados notáveis. Em 75% dos casos, o algoritmo alcançou o resultado previamente considerado ótimo, evidenciando a eficácia do seu método de busca e iteração. Essa coerência no desempenho reforça a viabilidade de usar estratégias de autoaperfeiçoamento para solucionar desafios complexos.

Além disso, em 20% dos problemas testados, o AlphaEvolve foi além do esperado, definindo novas soluções de ponta que ultrapassam os benchmarks anteriores. Esse avanço mostra que, por meio da otimização da busca, é possível exceder os limites do que era considerado o melhor desempenho até então. O impacto desses resultados é duplo: não só valida a metodologia empregada, mas também abre portas para aplicações inovadoras em diversas áreas matemáticas e científicas.

Como forma de sintetizar essa performance, vale a seguinte reflexão:

“In 75% of the problems, AlphaEvolve reached at least the previously considered optimal result, matching the best performance to date. In 20%, AlphaEvolve defined a new state-of-the-art solution for the problem.”
Autor desconhecido
Essa citação reforça o potencial do sistema em redefinir o estado da arte na resolução de desafios matemáticos.

IA Não Precisa “Entender” para “Descobrir”

Uma das ideias centrais apresentadas pelo AlphaEvolve é que a inteligência artificial não precisa necessariamente compreender intrinsecamente um problema para ser capaz de descobri-lo. Em vez disso, a ênfase está na capacidade de buscar e otimizar algoritmos de forma escalável, sem imitar a intuição humana. Essa abordagem revela que a descoberta não depende de conhecimento prévio, mas de um processo sistemático de refinamento.

Um exemplo ilustrativo dessa abordagem pode ser encontrado na analogia de um chef que busca a receita de menor caloria. Em vez de criar uma receita do zero, o chef constrói um sistema com heurísticas que testam diversas combinações de ingredientes, aprimorando continuamente o método de busca pela solução ideal. Essa metáfora demonstra que, assim como o chef evolui seu processo experimental, a IA pode otimizar seu algoritmo de busca sem necessariamente entender cada detalhe da solução final.

O princípio que orienta esse processo pode ser resumido pela seguinte citação:

“YOU DON’T HAVE TO ‘UNDERSTAND’ TO ‘DISCOVER’”
Autor desconhecido
Essa afirmação reforça a ideia de que o foco deve estar na evolução do método de busca, em vez de tentar replicar a compreensão humana, permitindo que a máquina alcance descobertas significativas por meio da eficiência computacional.

A Importância da Busca na Descoberta Científica

A busca exaustiva por soluções é um elemento fundamental da descoberta científica, principalmente quando as limitações humanas em termos de energia e processamento se tornam um obstáculo. Enquanto os seres humanos dependem da intuição para direcionar o processo de pesquisa, a IA pode explorar um vasto espaço de possibilidades com uma velocidade incomparável. Essa capacidade de realizar buscas em larga escala é uma das grandes vantagens dos sistemas modernos de inteligência artificial.

No contexto do AlphaEvolve, a eficácia da busca está diretamente ligada ao seu desempenho em problemas complexos, otimizando processos que seriam inviáveis de serem realizados manualmente. A diminuição do número de operações em cálculos de matrizes e o avanço em problemas matemáticos abertos ilustram como o foco na melhoria dos algoritmos de busca pode gerar resultados surpreendentes. Esse método evidencia que a descoberta não precisa estar limitada à intuição humana, mas pode ser expandida através do poder da computação.

Uma analogia bastante pertinente é a comparação com a busca por chaves perdidas: enquanto uma pessoa pode encontrar as chaves com base na intuição e na memória do local, a IA executa uma varredura completa e sistemática em todas as possibilidades. Esse método demonstra que, por meio da capacidade de busca escalável, a IA pode identificar soluções mesmo em cenários de alta complexidade, ultrapassando as limitações naturais do raciocínio humano.

Implicações e o Futuro da Inteligência Artificial

A abordagem do AlphaEvolve aponta para implicações profundas no futuro do desenvolvimento da inteligência artificial, sugerindo que a replicação exata da inteligência humana talvez não seja o caminho mais eficaz para a inovação. Ao invés disso, o foco na otimização dos processos de busca pode permitir descobertas revolucionárias sem que a IA precise entender o problema da mesma maneira que um ser humano faria. Essa mudança de paradigma propõe uma nova direção para pesquisas tecnológicas.

Ao repensarmos os objetivos da IA, é importante reconhecer que a inovação pode emergir a partir da capacidade de explorar enormidades de possibilidades por meio de força bruta e algoritmos otimizados. Essa “inteligência coletiva” das máquinas, baseada em processos iterativos e autoaperfeiçoadores, tem o potencial de superar as limitações individuais do pensamento humano. Dessa forma, a busca eficiente torna-se o alicerce para avanços que, de outra forma, seriam inatingíveis pelos métodos tradicionais.

Uma reflexão provocativa resume essa mudança de perspectiva:

“WE MAY BE AIMING FOR THE WRONG GOAL”
Autor desconhecido
Essa citação nos convida a repensar nossos objetivos na construção de inteligências artificiais, enfatizando que talvez seja mais produtivo focar no aprimoramento dos mecanismos de busca em vez de tentar replicar a complexidade do pensamento humano.

Conclusão

AlphaEvolve demonstra de maneira incisiva que a inteligência artificial pode promover descobertas científicas significativas sem a necessidade de uma compreensão intrínseca do problema. Por meio da otimização do processo de busca e da iteração contínua sobre algoritmos, o sistema evidencia como avanços sutis – como a redução de operações em multiplicações de matrizes – podem ter impactos consideráveis. Essa abordagem destaca o potencial transformador da IA na resolução de desafios complexos.

O artigo conectou a visão de Demis Hassabis sobre o uso da IA na descoberta científica com a implementação prática do AlphaEvolve, exemplificando como a capacidade de busca e autoaperfeiçoamento pode gerar soluções inovadoras em áreas como a matemática e a modelagem computacional. Essa integração entre conceito e prática reforça a ideia de que a tecnologia pode transcender limitações históricas e abrir novas fronteiras do conhecimento humano.

As implicações futuras dessa abordagem sugerem que, ao invés de tentar replicar a inteligência humana, devemos concentrar nossos esforços em evoluir os algoritmos de busca. Essa mudança de foco tem o potencial não só de acelerar descobertas revolucionárias, mas também de remodelar os objetivos da pesquisa em inteligência artificial, abrindo caminho para um novo ciclo de inovações e aplicações práticas.

Referências

*Fonte: axios.com. “Immigration protests in SF: Mayor Daniel Lurie emphasizes sanctuary policies amid unrest.” Disponível em: https://www.axios.com/local/san-francisco/2025/06/09/immigration-protests-sf-lurie-ice-immigrants?utm_source=openai.

*Fonte: axios.com. “SF Yerba Buena Gardens Festival line-up features free performances and cultural richness.” Disponível em: https://www.axios.com/local/san-francisco/2025/04/02/sf-yerba-buena-gardens-festival-line-up?utm_source=openai.