By Marina Sousa 
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"title": "Inteligência Artificial: Professor da USP Explica Por Que a IA Não Resolverá Todos os Problemas Computacionais",
"subtitle": "Especialista Marcelo Finger, do IME-USP, revela os limites matemáticos e o alto custo energético que freiam o avanço da Inteligência Artificial, gerando desafios econômicos e ambientais.",
"content_html": "<h1>Inteligência Artificial: Professor da USP Explica Por Que a IA Não Resolverá Todos os Problemas Computacionais</h1><p>A promessa de que a Inteligência Artificial (IA) poderia ser a solução para todos os problemas computacionais é confrontada pela realidade da Teoria da Computação e pelos desafios práticos de seu funcionamento. Segundo Marcelo Finger, professor do Instituto de Matemática e Estatística (IME-USP), existem limites matemáticos intrínsecos e um custo computacional elevadíssimo que impõem barreiras significativas ao potencial da IA.</p><h2>Os Limites Inerentes da Teoria da Computação</h2><p>A Teoria da Computação estabelece limites claros para o que pode ser resolvido por algoritmos. Muitos problemas são classificados como "intratáveis", o que significa que seu tempo de resolução cresce exponencialmente, tornando-os inviáveis para computadores, mesmo os mais potentes. Para contornar essas barreiras, a computação frequentemente emprega métodos de aproximação. No entanto, as técnicas de IA, que processam volumes massivos de dados (big data), precisam focar-se em problemas que são, em sua essência, tratáveis.</p><h3>O Alto Preço do Aprendizado de Máquina</h3><p>O processo de aprendizado da IA é extremamente demandante. Ele exige comparações exaustivas de grandes volumes de dados, o que, por sua vez, requer um imenso poder computacional. Esse consumo não é apenas teórico; ele se traduz em um alto gasto de energia elétrica, intensa geração de calor e uma demanda considerável por água para os sistemas de resfriamento. Tais necessidades conectam diretamente as limitações da complexidade computacional a urgentes desafios multidisciplinares.</p><h3>Desafios Multidisciplinares: Economia e Ecologia</h3><p>As exigências energéticas e de recursos para o desenvolvimento e manutenção da IA extrapolam o campo da computação, criando implicações econômicas e ecológicas significativas. O custo financeiro para manter a infraestrutura necessária é alto, e o impacto ambiental, com o consumo de energia e água, adiciona uma camada de complexidade aos debates sobre a sustentabilidade da tecnologia. Marcelo Finger aborda esses temas em sua coluna "De olho na I.A.", veiculada na Rádio USP.</p>"
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Fonte: jornal.usp.br