Executivo do Google DeepMind utiliza inteligência artificial para simplificar conceitos complexos para o filho
Pushmeet Kohli, vice-presidente do Google DeepMind, utiliza modelos de linguagem para simplificar temas técnicos ao filho. A empresa lançou o Gemini for Science para pesquisadores e novas funções de busca e IA generativa. O executivo afirma que a tecnologia acelera a fase de busca por soluções científicas
Pushmeet Kohli, vice-presidente de Ciência e Iniciativas Estratégicas do Google DeepMind, utiliza a inteligência artificial em sua rotina doméstica para simplificar conceitos complexos para o filho de 11 anos. O cientista da computação, listado pela revista TIME entre as 100 personalidades mais influentes da área de IA, emprega funções de modelos de linguagem, como o Gemini, para traduzir temas técnicos — a exemplo do funcionamento de motores de aeronaves — em explicações acessíveis a crianças.
Para Kohli, que integrou a equipe do AlphaFold (sistema que prevê a estrutura de proteínas e rendeu o Nobel de Química de 2024 a Demis Hassabis e John Jumper), a educação e a saúde serão as áreas onde os assistentes de IA causarão maior democratização do conhecimento.
Essa visão de impacto prático converge com os recentes anúncios do Google DeepMind em sua conferência anual. A empresa lançou o Gemini for Science, ferramenta voltada a pesquisadores que integra agentes inteligentes para conectar bases de dados científicas e ferramentas diversas. A multinacional também apresentou novas funcionalidades de busca e IA generativa capazes de criar documentos via comando de voz e otimizar a navegação no YouTube.
Sobre o futuro da produtividade científica, Kohli prevê que a IA ampliará drasticamente a capacidade individual, permitindo que uma única pessoa formule problemas e encontre soluções que anteriormente demandariam centenas de colaboradores, de forma análoga ao que ocorre atualmente na indústria de software.
Apesar da aceleração, o executivo divide o processo científico em três etapas para delimitar o papel da tecnologia. A definição do problema — como a escolha de qual doença combater ou qual vírus estudar — e a validação final dos resultados no mundo real permanecem como competências exclusivamente humanas. A IA atua especificamente na fase intermediária de busca por soluções, onde sua capacidade de processar e cruzar centenas de milhares de artigos científicos simultaneamente supera a leitura humana, acelerando a geração de hipóteses.
