De visões ridicularizadas à realidade: por que a inteligência artificial e os robôs de serviço superaram seus críticos

Entre a Euforia e o Desprezo – Uma Viagem Tecnológica Através do Tempo

A história das inovações tecnológicas frequentemente segue um padrão previsível: uma fase de euforia exagerada é inevitavelmente seguida por um período de decepção e desprezo, antes que a tecnologia finalmente conquiste silenciosamente a vida cotidiana. Esse fenômeno pode ser observado de forma particularmente marcante em duas áreas da tecnologia que agora são consideradas tecnologias-chave do século XXI: inteligência artificial e robôs de serviço.

No final da década de 1980, a pesquisa em IA se viu em uma das crises mais profundas de sua história. O chamado segundo inverno da IA ​​havia se instalado, o financiamento para pesquisa foi cortado e muitos especialistas declararam a visão de máquinas pensantes um fracasso. Destino semelhante se abateu sobre os robôs de serviço duas décadas depois: embora a escassez de trabalhadores qualificados ainda não fosse uma questão socialmente relevante na virada do milênio, os robôs para o setor de serviços foram descartados como artifícios caros e ficção científica irrealista.

Esta análise examina os caminhos paralelos de desenvolvimento de ambas as tecnologias e revela os mecanismos que levam à subestimação sistemática de inovações revolucionárias. Demonstra que tanto a euforia inicial quanto o desdém subsequente foram igualmente falhos — e que lições podem ser aprendidas disso para a avaliação de tecnologias futuras.

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Olhando para ontem: A história de uma revolução mal compreendida

As raízes da pesquisa moderna em IA remontam à década de 1950, quando pioneiros como Alan Turing e John McCarthy lançaram as bases teóricas para máquinas pensantes. A famosa Conferência de Dartmouth de 1956 é geralmente considerada o nascimento da inteligência artificial como disciplina de pesquisa. Os primeiros pesquisadores foram inspirados por um otimismo sem limites: acreditavam firmemente que as máquinas alcançariam a inteligência humana em poucos anos.

A década de 1960 trouxe os primeiros sucessos espetaculares. Programas como o Logic Theorist conseguiram provar teoremas matemáticos e, em 1966, Joseph Weizenbaum desenvolveu o ELIZA, o primeiro chatbot da história. O ELIZA simulava um psicoterapeuta e conseguia imitar conversas humanas de forma tão convincente que até a própria secretária de Weizenbaum pediu para falar com o programa a sós. Paradoxalmente, Weizenbaum ficou horrorizado com esse sucesso — ele queria provar que as pessoas não podiam ser enganadas por máquinas.

Mas a primeira grande desilusão surgiu no início da década de 1970. O infame Relatório Lighthill de 1973 declarou a pesquisa em IA um fracasso fundamental e levou a cortes drásticos no financiamento de pesquisa no Reino Unido. Nos EUA, a DARPA seguiu o exemplo com medidas semelhantes. O primeiro inverno da IA ​​havia começado.

Um ponto de virada crucial foi a crítica aos perceptrons — as primeiras redes neurais — feita por Marvin Minsky e Seymour Papert em 1969. Eles demonstraram matematicamente que perceptrons simples não conseguiam sequer aprender a função XOR e, portanto, eram inutilizáveis ​​para aplicações práticas. Essa crítica levou a uma paralisação da pesquisa sobre redes neurais por quase duas décadas.

A década de 1980 marcou inicialmente um renascimento da IA ​​com o surgimento dos sistemas especialistas. Esses sistemas baseados em regras, como o MYCIN, usado no diagnóstico de doenças infecciosas, finalmente pareceram oferecer um avanço. Empresas investiram milhões em máquinas Lisp especializadas, projetadas de forma otimizada para executar programas de IA.

Mas essa euforia não durou muito. No final da década de 1980, ficou claro que os sistemas especialistas eram fundamentalmente limitados: só funcionavam em áreas estritamente definidas, exigiam muita manutenção e falhavam completamente assim que se deparavam com situações imprevistas. A indústria de máquinas Lisp entrou em colapso espetacular — empresas como a LMI faliram já em 1986. O segundo inverno da IA ​​começou, ainda mais rigoroso e duradouro que o primeiro.

Ao mesmo tempo, a robótica se desenvolveu inicialmente quase exclusivamente no setor industrial. O Japão assumiu um papel de liderança na tecnologia robótica já na década de 1980, mas também se concentrou em aplicações industriais. A Honda começou a desenvolver robôs humanoides em 1986, mas manteve essa pesquisa em estrito sigilo.

A Fundação Oculta: Como os Avanços Surgiram nas Sombras

Embora a pesquisa em IA tenha sido publicamente considerada um fracasso no final da década de 1980, desenvolvimentos inovadores ocorreram simultaneamente, embora em grande parte despercebidos. O avanço mais importante foi a redescoberta e o aperfeiçoamento da retropropagação por Geoffrey Hinton, David Rumelhart e Ronald Williams em 1986.

Essa técnica resolveu o problema fundamental do aprendizado em redes neurais multicamadas, refutando assim as críticas de Minsky e Papert. No entanto, a comunidade de IA inicialmente reagiu mal a essa revolução. Os computadores disponíveis eram muito lentos, os dados de treinamento muito escassos e o interesse geral em redes neurais havia sido permanentemente prejudicado pelas críticas devastadoras da década de 1960.

Apenas alguns pesquisadores visionários como Yann LeCun reconheceram o potencial transformador da retropropagação. Eles trabalharam durante anos à sombra da IA ​​simbólica estabelecida, lançando as bases para o que mais tarde conquistaria o mundo como aprendizado profundo. Esse desenvolvimento paralelo demonstra um padrão característico de inovação tecnológica: avanços frequentemente ocorrem precisamente quando uma tecnologia é publicamente considerada um fracasso.

Um fenômeno semelhante pode ser observado na robótica. Enquanto a atenção pública na década de 1990 se concentrava em sucessos espetaculares, mas superficiais, como a vitória do Deep Blue sobre Garry Kasparov em 1997, empresas japonesas como Honda e Sony desenvolviam discretamente as bases para robôs de serviço modernos.

Embora o Deep Blue tenha sido um marco em poder computacional, ele ainda se baseava inteiramente em técnicas de programação tradicionais, sem qualquer capacidade real de aprendizado. O próprio Kasparov percebeu mais tarde que o verdadeiro avanço não estava no poder computacional bruto, mas no desenvolvimento de sistemas de autoaprendizagem capazes de autoaperfeiçoamento.

O desenvolvimento da robótica no Japão se beneficiou de uma atitude culturalmente diferente em relação à automação e aos robôs. Enquanto nos países ocidentais os robôs eram percebidos principalmente como uma ameaça aos empregos, o Japão os via como parceiros necessários em uma sociedade em envelhecimento. Essa aceitação cultural permitiu que as empresas japonesas investissem continuamente em tecnologias robóticas, mesmo quando os benefícios comerciais de curto prazo não eram aparentes.

O aprimoramento gradual das tecnologias básicas também foi crucial: os sensores tornaram-se menores e mais precisos, os processadores mais potentes e energeticamente eficientes, e os algoritmos de software mais sofisticados. Ao longo dos anos, esses avanços incrementais acumularam-se em saltos qualitativos que, no entanto, eram difíceis de detectar para quem estava de fora.

Presente e inovador: quando o impossível se torna cotidiano

A mudança drástica na percepção da IA ​​e dos robôs de serviço, paradoxalmente, começou justamente quando ambas as tecnologias enfrentavam suas críticas mais severas. O inverno da IA ​​no início da década de 1990 terminou abruptamente com uma série de avanços que tinham suas raízes nas abordagens supostamente fracassadas da década de 1980.

O primeiro ponto de virada foi a vitória do Deep Blue sobre Kasparov em 1997, que, embora ainda baseada na programação tradicional, mudou permanentemente a percepção pública sobre as capacidades da computação. Mais importante, porém, foi o renascimento das redes neurais a partir dos anos 2000, impulsionado pelo poder computacional exponencialmente crescente e pela disponibilidade de grandes quantidades de dados.

O trabalho de décadas de Geoffrey Hinton em redes neurais finalmente deu frutos. Sistemas de aprendizado profundo alcançaram feitos em reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e outras áreas que eram consideradas impossíveis apenas alguns anos antes. O AlphaGo derrotou o campeão mundial de Go em 2016, e o ChatGPT revolucionou a interação humano-computador em 2022 — ambos baseados em técnicas que tiveram origem na década de 1980.

Ao mesmo tempo, os robôs de serviço evoluíram de uma visão de ficção científica para soluções práticas para problemas do mundo real. A mudança demográfica e a crescente escassez de trabalhadores qualificados criaram repentinamente uma necessidade urgente de assistência automatizada. Robôs como o Pepper foram usados ​​em casas de repouso, enquanto robôs de logística revolucionaram os armazéns.

Crucial para isso não foi apenas o progresso tecnológico, mas também uma mudança no contexto social. A escassez de trabalhadores qualificados, que não era um problema na virada do milênio, tornou-se um dos principais desafios enfrentados pelas economias desenvolvidas. De repente, os robôs não eram mais vistos como destruidores de empregos, mas sim como auxiliares necessários.

A pandemia de COVID-19 acelerou ainda mais esse desenvolvimento. Serviços sem contato e processos automatizados ganharam importância, enquanto, ao mesmo tempo, a escassez de pessoal em áreas críticas, como a saúde, tornou-se dramaticamente evidente. Tecnologias que haviam sido consideradas impraticáveis ​​por décadas, de repente, se mostraram indispensáveis.

Hoje, tanto a IA quanto os robôs de serviço tornaram-se realidade cotidiana. Assistentes de voz como Siri e Alexa são baseados em tecnologias derivadas diretamente do ELIZA, mas foram exponencialmente aprimorados por técnicas modernas de IA. Robôs de cuidado já dão suporte rotineiro a funcionários em casas de repouso japonesas, enquanto robôs humanoides estão prestes a se tornarem uma inovação em outras áreas de serviço.

Exemplos práticos: Quando a teoria encontra a realidade

A transformação de conceitos ridicularizados em ferramentas indispensáveis ​​é melhor ilustrada por exemplos concretos que traçam o caminho da curiosidade do laboratório até a prontidão para o mercado.

O primeiro exemplo impressionante é o desenvolvimento do robô Pepper pela SoftBank Robotics. O Pepper se baseia em décadas de pesquisa em interação humano-robô e foi inicialmente concebido como um robô de vendas. O Pepper agora é usado com sucesso em lares de idosos alemães para interagir com pacientes com demência. O robô pode conduzir conversas simples, oferecer treinamento de memória e promover interações sociais por meio de sua presença. O que era considerado um recurso caro nos anos 2000 agora está se mostrando um suporte valioso para profissionais de enfermagem sobrecarregados.

Particularmente notável é a aceitação paciente: pessoas mais velhas, que nunca cresceram com computadores, interagem naturalmente e sem reservas com o robô humanoide. Isso confirma a teoria controversa de décadas de que os humanos têm uma tendência natural a antropomorfizar máquinas – um fenômeno já observado com ELIZA na década de 1960.

O segundo exemplo vem da logística: o uso de robôs autônomos em armazéns e centros de distribuição. Empresas como a Amazon agora empregam dezenas de milhares de robôs para classificar, transportar e embalar mercadorias. Esses robôs realizam tarefas que eram consideradas complexas demais para máquinas há poucos anos: eles navegam autonomamente por ambientes dinâmicos, reconhecem e manipulam uma ampla variedade de objetos e coordenam suas ações com colegas humanos.

O avanço não veio de um único salto tecnológico, mas da integração de diversas tecnologias: melhorias na tecnologia de sensores permitiram uma percepção ambiental precisa, processadores potentes possibilitaram a tomada de decisões em tempo real e algoritmos de IA otimizaram a coordenação entre centenas de robôs. Ao mesmo tempo, fatores econômicos – escassez de pessoal, aumento dos custos de mão de obra e maiores requisitos de qualidade – repentinamente tornaram o investimento em tecnologia robótica lucrativo.

Um terceiro exemplo pode ser encontrado no diagnóstico médico, onde sistemas de IA agora auxiliam médicos na detecção de doenças. Algoritmos modernos de reconhecimento de imagem podem diagnosticar câncer de pele, doenças oculares ou câncer de mama com precisão igual ou até superior à de especialistas médicos. Esses sistemas são baseados diretamente em redes neurais, desenvolvidas na década de 1980, mas descartadas por serem consideradas impraticáveis ​​por décadas.

A continuidade do desenvolvimento é particularmente impressionante: os algoritmos de aprendizado profundo atuais utilizam essencialmente os mesmos princípios matemáticos da retropropagação de 1986. A diferença crucial reside no poder computacional disponível e nos volumes de dados. O que Hinton e seus colegas demonstraram com pequenos problemas de brinquedo agora funciona com imagens médicas com milhões de pixels e conjuntos de dados de treinamento com centenas de milhares de exemplos.

Esses exemplos demonstram um padrão característico: as tecnologias facilitadoras frequentemente surgem décadas antes de sua aplicação prática. Entre o estudo de viabilidade científica e a preparação para o mercado, normalmente há uma longa fase de melhorias incrementais, durante a qual a tecnologia parece estagnada para quem está de fora. O avanço, então, frequentemente ocorre repentinamente, quando vários fatores — maturidade tecnológica, necessidade econômica, aceitação social — se alinham simultaneamente.

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Sombras e Contradições: O Lado Negativo do Progresso

No entanto, a história de sucesso da IA ​​e dos robôs de serviço não está isenta de aspectos obscuros e contradições não resolvidas. O desdém inicial por essas tecnologias teve, em parte, razões inteiramente legítimas que permanecem relevantes até hoje.

Um problema central é o chamado problema da "caixa preta" dos sistemas modernos de IA. Enquanto os sistemas especialistas da década de 1980 tinham, pelo menos teoricamente, processos de tomada de decisão compreensíveis, os sistemas de aprendizado profundo atuais são completamente opacos. Nem mesmo seus desenvolvedores conseguem explicar por que uma rede neural toma uma decisão específica. Isso leva a problemas significativos em áreas de aplicação críticas, como medicina ou direção autônoma, onde rastreabilidade e responsabilização são cruciais.

Joseph Weizenbaum, o criador do ELIZA, tornou-se um dos críticos mais severos do desenvolvimento da IA ​​por um motivo. Seu alerta de que as pessoas tendem a atribuir características humanas às máquinas e depositar nelas uma confiança indevida provou ser profético. O efeito ELIZA — a tendência de confundir chatbots primitivos com mais inteligência do que realmente são — é mais relevante hoje do que nunca, com milhões de pessoas interagindo com assistentes de voz e chatbots todos os dias.

A robótica enfrenta desafios semelhantes. Estudos mostram que o ceticismo em relação aos robôs na Europa aumentou significativamente entre 2012 e 2017, especialmente em relação ao seu uso no local de trabalho. Esse ceticismo não é irracional: a automação está, de fato, levando à perda de certos empregos, mesmo com a criação de novos. A alegação de que os robôs assumem apenas tarefas "sujas, perigosas e chatas" é enganosa — eles estão cada vez mais assumindo também empregos qualificados.

O desenvolvimento na enfermagem é particularmente problemático. Embora os robôs de enfermagem sejam aclamados como uma solução para a escassez de pessoal, existe o risco de desumanizar ainda mais um setor já sobrecarregado. A interação com robôs não pode substituir o cuidado humano, mesmo que eles possam executar certas tarefas funcionais. A tentação reside em priorizar ganhos de eficiência em detrimento das necessidades humanas.

Outro problema fundamental é a concentração de poder. O desenvolvimento de sistemas avançados de IA exige recursos enormes — poder computacional, dados, capital — que apenas algumas corporações globais conseguem reunir. Isso leva a uma concentração de poder sem precedentes nas mãos de poucas empresas de tecnologia, com consequências imprevisíveis para a democracia e a participação social.

A história das máquinas Lisp da década de 1980 oferece um paralelo instrutivo aqui. Esses computadores altamente especializados eram tecnicamente brilhantes, mas comercialmente condenados por serem controlados apenas por uma pequena elite e incompatíveis com tecnologias padrão. Hoje, existe o perigo de que soluções isoladas semelhantes se desenvolvam em IA – com a diferença de que, desta vez, o poder está nas mãos de algumas corporações globais, e não de empresas especializadas de nicho.

Por fim, a questão dos impactos sociais de longo prazo permanece. As previsões otimistas da década de 1950, de que a automação proporcionaria mais tempo de lazer e prosperidade para todos, não se concretizaram. Em vez disso, os avanços tecnológicos frequentemente levaram a uma maior desigualdade e a novas formas de exploração. Há poucos motivos para acreditar que a IA e a robótica terão um impacto diferente desta vez, a menos que sejam tomadas medidas preventivas deliberadas.

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Horizontes Futuros: O que o Passado Revela sobre o Amanhã

Os históricos de desenvolvimento paralelo da IA ​​e dos robôs de serviço oferecem insights valiosos para avaliar tendências tecnológicas futuras. É possível identificar diversos padrões com alta probabilidade de surgir em inovações futuras.

O padrão mais importante é o ciclo de hype característico: novas tecnologias normalmente passam por uma fase de expectativas infladas, seguida por um período de decepção, antes de finalmente atingirem a maturidade prática. Esse ciclo não é aleatório, mas reflete os diferentes prazos de avanços científicos, desenvolvimento tecnológico e adoção pela sociedade.

Crucial aqui é a percepção de que inovações revolucionárias frequentemente surgem precisamente quando uma tecnologia é publicamente considerada um fracasso. A retropropagação foi desenvolvida em 1986, em meio ao segundo inverno da IA. As bases para os robôs de serviço modernos surgiram nas décadas de 1990 e 2000, quando robôs ainda eram considerados ficção científica. Isso ocorre porque a pesquisa básica, com pacientes, ocorre longe dos holofotes, só dando frutos anos depois.

Para o futuro, isso significa que tecnologias particularmente promissoras serão frequentemente encontradas em áreas atualmente consideradas problemáticas ou fracassadas. A computação quântica está onde a IA estava na década de 1980: teoricamente promissora, mas ainda não viável na prática. A energia de fusão está em uma situação semelhante — 20 anos a mais de estar pronta para o mercado, mas com progresso contínuo em segundo plano.

Um segundo padrão importante é o papel das condições econômicas e sociais. As tecnologias prevalecem não apenas por sua superioridade técnica, mas também porque abordam problemas específicos. A mudança demográfica criou a necessidade de robôs de serviço, a escassez de trabalhadores qualificados tornou a automação uma necessidade e a digitalização gerou os volumes de dados que tornaram o aprendizado profundo possível.

Fatores semelhantes para o futuro já podem ser identificados hoje: as mudanças climáticas promoverão tecnologias que contribuem para a descarbonização. Uma sociedade em envelhecimento impulsionará inovações médicas e de assistência. A crescente complexidade dos sistemas globais exigirá melhores ferramentas de análise e controle.

Um terceiro padrão diz respeito à convergência de diferentes vertentes tecnológicas. Tanto na IA quanto nos robôs de serviço, o avanço não foi resultado de uma única inovação, mas sim da integração de diversas linhas de desenvolvimento. Na IA, algoritmos aprimorados, maior poder computacional e conjuntos de dados mais abrangentes se uniram. Nos robôs de serviço, os avanços em tecnologia de sensores, mecânica, armazenamento de energia e software convergiram.

Avanços futuros provavelmente surgirão nas interfaces de diferentes disciplinas. A combinação de IA com biotecnologia pode revolucionar a medicina personalizada. A integração da robótica com a nanotecnologia pode abrir áreas de aplicação inteiramente novas. A combinação da computação quântica com o aprendizado de máquina pode resolver problemas de otimização atualmente considerados intratáveis.

Ao mesmo tempo, a história alerta contra expectativas excessivas de curto prazo. A maioria das tecnologias revolucionárias leva de 20 a 30 anos entre a descoberta científica e a adoção generalizada pela sociedade. Esse período é necessário para superar problemas técnicos iniciais, reduzir custos, construir infraestrutura e conquistar aceitação social.

Uma lição particularmente importante é que as tecnologias muitas vezes se desenvolvem de forma completamente diferente do que o previsto originalmente. O ELIZA pretendia demonstrar os limites da comunicação por computador, mas tornou-se um modelo para os chatbots modernos. O Deep Blue derrotou Kasparov com poder computacional bruto, mas a verdadeira revolução veio com os sistemas de autoaprendizagem. Os robôs de serviço foram originalmente concebidos para substituir trabalhadores humanos, mas estão se mostrando uma adição valiosa em situações de escassez de pessoal.

Essa imprevisibilidade deve servir como um lembrete de humildade ao avaliar tecnologias emergentes. Nem a euforia excessiva nem o desdém generalizado fazem justiça à complexidade do desenvolvimento tecnológico. Em vez disso, é necessária uma abordagem diferenciada que leve a sério tanto o potencial quanto os riscos das novas tecnologias e esteja disposta a revisar as avaliações com base em novos insights.

Lições de uma era incompreendida: O que resta do conhecimento

As histórias paralelas da inteligência artificial e dos robôs de serviço revelam verdades fundamentais sobre a natureza da mudança tecnológica que vão muito além dessas áreas específicas. Elas demonstram que tanto a euforia tecnológica cega quanto a tecnofobia generalizada são igualmente enganosas.

O insight mais importante é o reconhecimento do lapso de tempo entre o avanço científico e a aplicação prática. O que hoje parece uma inovação revolucionária frequentemente tem suas raízes em décadas de pesquisa básica. A retropropagação de Geoffrey Hinton, de 1986, molda o ChatGPT e os veículos autônomos hoje. O ELIZA de Joseph Weizenbaum, de 1966, permanece vivo nos assistentes de voz modernos. Essa longa latência entre a invenção e a aplicação explica por que as avaliações tecnológicas frequentemente falham.

O papel do chamado "vale das decepções" desempenha um papel crucial aqui. Toda tecnologia significativa passa por uma fase em que suas promessas iniciais não podem ser cumpridas e é considerada um fracasso. Essa fase não é apenas inevitável, mas até necessária: ela filtra abordagens duvidosas e força o foco em conceitos verdadeiramente viáveis. Os dois invernos da IA ​​nas décadas de 1970 e 1980 eliminaram expectativas irrealistas e abriram espaço para o trabalho de base paciente que mais tarde levou a avanços reais.

Outro insight importante diz respeito ao papel das condições sociais. As tecnologias prevalecem não apenas por sua superioridade técnica, mas porque respondem a necessidades sociais concretas. A mudança demográfica transformou os robôs de serviço de uma curiosidade em uma necessidade. A escassez de trabalhadores qualificados transformou a automação de uma ameaça em um resgate. Essa dependência contextual explica por que a mesma tecnologia é avaliada de forma completamente diferente em momentos diferentes.

A importância dos fatores culturais é particularmente notável. A atitude positiva do Japão em relação aos robôs permitiu o investimento contínuo nessa tecnologia, mesmo quando ela era considerada impraticável no Ocidente. Essa abertura cultural foi recompensada quando os robôs passaram a ser procurados mundialmente. Por outro lado, o crescente ceticismo em relação à automação na Europa levou o continente a ficar para trás em tecnologias futuras essenciais.

A história também alerta para os perigos da monocultura tecnológica. As máquinas Lisp da década de 1980 eram tecnicamente brilhantes, mas falharam por representarem soluções isoladas e incompatíveis. Hoje, o perigo oposto existe: o domínio de algumas empresas globais de tecnologia em IA e robótica pode levar a uma concentração problemática de poder, inibindo a inovação e complicando o controle democrático.

Por fim, a análise mostra que as críticas tecnológicas são frequentemente justificadas, mas feitas pelos motivos errados. O alerta de Joseph Weizenbaum sobre a humanização dos computadores foi profético, mas sua conclusão de que a IA não deveria ser desenvolvida por esse motivo se mostrou equivocada. O ceticismo em relação aos robôs de serviço baseava-se em preocupações legítimas com empregos, mas ignorava seu potencial para lidar com a escassez de mão de obra.

Essa percepção é particularmente importante para a avaliação de tecnologias emergentes. As críticas não devem ser direcionadas à tecnologia em si, mas sim a aplicações problemáticas ou regulamentação inadequada. A tarefa é aproveitar o potencial das novas tecnologias e, ao mesmo tempo, minimizar seus riscos.

A história da IA ​​e dos robôs de serviço nos ensina humildade: nem as profecias entusiasmadas da década de 1950 nem as previsões pessimistas da década de 1980 se concretizaram. A realidade foi mais complexa, mais lenta e mais surpreendente do que o esperado. Essa lição deve ser sempre lembrada ao avaliar as tecnologias futuras de hoje — da computação quântica à engenharia genética e à energia de fusão.

Ao mesmo tempo, a história mostra que a pesquisa paciente e contínua pode levar a avanços revolucionários, mesmo em circunstâncias adversas. O trabalho de décadas de Geoffrey Hinton com redes neurais foi ridicularizado por muito tempo, mas hoje molda a vida de todos nós. Isso deve nos encorajar a não desistir, mesmo em áreas de pesquisa aparentemente sem esperança.

Mas talvez a maior lição seja esta: o progresso tecnológico não é automaticamente bom nem automaticamente ruim. É uma ferramenta cujos efeitos dependem de como a usamos. A tarefa não é demonizar ou idolatrar a tecnologia, mas moldá-la de forma consciente e responsável. Somente assim podemos garantir que a próxima geração de tecnologias subestimadas contribua verdadeiramente para o bem-estar da humanidade.

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