Modo Adulto do ChatGPT Chega em 2026 com Menos Restrições
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dezembro 17, 2025
Elon Musk e Jensen Huang, CEO da NVIDIA, afirmam que para dominar a IA, é preciso entender o mundo real. Entenda por que a física e a matemática são as novas linguagens do poder.
Em um mundo que por anos pregou o mantra “aprenda a programar”, dois dos maiores nomes da tecnologia propõem uma heresia: na era da IA, o estudo da física e da matemática será mais valioso. Elon Musk, da Tesla, e Jensen Huang, da NVIDIA, argumentam que, conforme a IA assume a tarefa de escrever código, a habilidade humana mais crucial será entender os sistemas que queremos que a IA modele – e esses sistemas são governados pelas leis da física e descritos pela matemática.
O ponto central é que a IA está se tornando a maior ferramenta de automação do conhecimento já criada. A programação é uma habilidade de tradução: traduzir uma intenção humana para uma linguagem que a máquina entende. A IA está se tornando a tradutora universal. O valor, portanto, se desloca da tradução para a intenção original.
É aqui que a física e a matemática entram. Para instruir uma IA a projetar um motor de foguete mais eficiente, você precisa entender termodinâmica e mecânica dos fluidos. Para criar uma IA que desenvolva novos medicamentos, é preciso um profundo conhecimento de biologia molecular e química orgânica. A física, em particular, ensina o “raciocínio a partir dos primeiros princípios”, a habilidade de decompor um problema em suas verdades mais básicas, uma habilidade que Musk considera essencial para a inovação.
A próxima grande fronteira da IA é a criação de “gêmeos digitais” e simulações do mundo real. A NVIDIA, por exemplo, está investindo pesado em sua plataforma Omniverse para criar simulações físicas realistas de fábricas, cidades e até do clima da Terra. Para construir esses mundos virtuais, não basta saber programar; é preciso alimentar a IA com as regras do universo. O conhecimento de cálculo, álgebra linear, mecânica quântica e relatividade se torna o insumo fundamental para treinar as IAs que construirão o futuro.
Isso não significa que o conhecimento de computação será inútil. Pelo contrário, o papel do humano evoluirá de programador para “maestro de IA”. O trabalho envolverá supervisionar sistemas de IA, integrá-los, garantir sua segurança e, o mais importante, definir os problemas que eles devem resolver. Mas a capacidade de definir o problema corretamente dependerá cada vez mais de um conhecimento profundo do domínio – seja ele engenharia, finanças ou biologia – e a linguagem universal que une todos esses domínios é a matemática e as leis da física.
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