{"id":255164,"date":"2026-02-03T11:04:11","date_gmt":"2026-02-03T11:04:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/255164\/"},"modified":"2026-02-03T11:04:11","modified_gmt":"2026-02-03T11:04:11","slug":"vale-do-silicio-quer-construir-uma-ia-capaz-de-melhorar-a-propria-ia-sozinha","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/pt\/255164\/","title":{"rendered":"Vale do Sil\u00edcio quer construir uma IA capaz de melhorar a pr\u00f3pria IA sozinha"},"content":{"rendered":"<p>SAN FRANCISCO \u2014 Uma nova startup se chama Recursive, com \u201ce\u201d. Outra se chama Ricursive, com \u201ci\u201d. Ambas tentam fazer a mesma coisa: construir intelig\u00eancia artificial capaz de se aprimorar sem a ajuda de humanos, uma obsess\u00e3o dos tecn\u00f3logos do Vale do Sil\u00edcio h\u00e1 d\u00e9cadas.<\/p>\n<p>A Ricursive Intelligence, sediada em Palo Alto, Calif\u00f3rnia, trabalha com os chips de computador especializados que alimentam os chatbots atuais. Fundada por duas ex-pesquisadoras do Google, Anna Goldie e Azalia Mirhoseini, a Ricursive pretende desenvolver sistemas de IA capazes de melhorar o design desses chips extremamente complexos.<\/p>\n<p><strong>Leia tamb\u00e9m:<\/strong> <a href=\"https:\/\/www.infomoney.com.br\/mundo\/criaram-uma-rede-social-so-para-ias-e-elas-comecaram-a-se-queixar-de-nos\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">Criaram uma rede social s\u00f3 para IAs, e elas come\u00e7aram a se queixar de n\u00f3s<\/a><\/p>\n<p class=\"py-2\">Continua depois da publicidade<\/p>\n<p>Se sistemas de IA conseguirem produzir chips melhores, argumentam elas, esses chips produzir\u00e3o sistemas de IA melhores. E ent\u00e3o o processo se repetir\u00e1 indefinidamente, \u00e0 medida que a tecnologia evoluir cada vez mais.<\/p>\n<p>\u201cA ideia de um ciclo de autoaperfei\u00e7oamento que se retroalimenta \u00e9 o que nos inspira\u201d, disse Goldie, que realizou trabalho semelhante com Mirhoseini no Google.<\/p>\n<p>A Ricursive levantou US$ 335 milh\u00f5es de empresas de capital de risco como Sequoia, Radical Ventures, Lightspeed e DST Global. Embora tenha menos de um ano de exist\u00eancia e menos de 10 funcion\u00e1rios, a empresa \u00e9 avaliada em US$ 4 bilh\u00f5es.<\/p>\n<p>A companhia est\u00e1 entre v\u00e1rias novas startups de IA que levantaram quantias enormes de dinheiro nos \u00faltimos meses. Apenas na semana passada, a Humans&amp;, fundada em San Francisco por ex-pesquisadores de laborat\u00f3rios como a Anthropic e a xAI, de Elon Musk, captou US$ 480 milh\u00f5es. A empresa tem apenas tr\u00eas meses de vida e \u00e9 avaliada em US$ 4,48 bilh\u00f5es.<\/p>\n<p>Mesmo com muitos analistas financeiros e pessoas do setor alertando para uma bolha de IA, volumes gigantescos de dinheiro continuam a fluir para a \u00e1rea. Isso ocorre em parte porque o poder computacional bruto necess\u00e1rio para desenvolver tecnologias de IA \u00e9 extremamente caro. <\/p>\n<p>Se investidores querem apostar em uma nova ideia, centenas de milh\u00f5es de d\u00f3lares se tornaram cada vez mais o valor m\u00ednimo de entrada para participar do jogo da IA.<\/p>\n<p class=\"py-2\">Continua depois da publicidade<\/p>\n<p>\u201cRecurs\u00e3o\u201d \u00e9 um termo comumente usado por matem\u00e1ticos e programadores de computador. Ele se refere a uma fun\u00e7\u00e3o ou procedimento matem\u00e1tico que se alimenta de si mesmo. Depois que um procedimento gera alguma informa\u00e7\u00e3o, ele usa essa informa\u00e7\u00e3o para gerar outra coisa. Esse processo pode continuar indefinidamente.<\/p>\n<p>Essa ideia matem\u00e1tica inspira pesquisadores de IA h\u00e1 d\u00e9cadas. Em vez de construir apenas uma fun\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica que se alimenta de si mesma, eles buscam criar um sistema de IA que se alimente de si pr\u00f3prio.<\/p>\n<p>Em 2017, quando a onda mais recente de desenvolvimento em IA come\u00e7ou a ganhar for\u00e7a, o Google criou uma tecnologia chamada AutoML. ML era a sigla de \u201cmachine learning\u201d, ou aprendizado de m\u00e1quina, que se refere a algoritmos de computador que aprendem habilidades analisando dados. <\/p>\n<p class=\"py-2\">Continua depois da publicidade<\/p>\n<p>Com o AutoML, o Google levou essa ideia um passo adiante: construiu um algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina que aprendia a criar outros algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n<p>Na OpenAI, criadora do ChatGPT, pesquisadores est\u00e3o desenvolvendo o que chamam de um \u201cpesquisador de IA automatizado\u201d. At\u00e9 o outono (no hemisf\u00e9rio norte, entre setembro e dezembro) , eles esperam ter um sistema capaz de realizar o trabalho de um pesquisador menos experiente, antes de aprimorar gradualmente a tecnologia, disse o CEO da empresa, Sam Altman.<\/p>\n<p>Isso \u00e9 semelhante ao objetivo de outra nova startup, a Recursive AI, fundada por Richard Socher, que supervisionou a pesquisa em IA no gigante de computa\u00e7\u00e3o em nuvem Salesforce. <\/p>\n<p class=\"py-2\">Continua depois da publicidade<\/p>\n<p>A startup ainda n\u00e3o se anunciou publicamente, mas sua miss\u00e3o j\u00e1 \u00e9 tema de discuss\u00e3o na comunidade altamente conectada de pesquisadores de IA do Vale do Sil\u00edcio. <\/p>\n<p>A Recursive AI tamb\u00e9m \u00e9 avaliada em US$ 4 bilh\u00f5es, segundo uma pessoa familiarizada com sua rodada mais recente de capta\u00e7\u00e3o, que falou sob condi\u00e7\u00e3o de anonimato. A not\u00edcia foi divulgada inicialmente pela Bloomberg.<\/p>\n<p>Embora tecnologias t\u00e3o antigas quanto o AutoML do Google tenham demonstrado que a IA pode ajudar a melhorar a pr\u00f3pria IA, esses esfor\u00e7os ainda est\u00e3o muito distantes de um futuro em que os humanos possam ser retirados do processo, disse Div Garg, CEO da AGI, uma startup de San Francisco que trabalha no desenvolvimento de tecnologias computacionais cada vez mais inteligentes.<\/p>\n<p class=\"py-2\">Continua depois da publicidade<\/p>\n<p>\u201cElas funcionam bem para tarefas muito espec\u00edficas\u201d, afirmou.<\/p>\n<p>No Google, Goldie e Mirhoseini desenvolveram uma tecnologia de IA capaz de melhorar o design do chip de computador interno da empresa. Chamado de tensor processing unit, ou TPU, o chip foi projetado para desenvolver e executar tecnologias de IA.<\/p>\n<p>Agora, a Ricursive planeja ajudar outras empresas a aprimorar seus chips de forma semelhante. E, com o passar dos anos, seu objetivo maior \u00e9 criar um c\u00edrculo virtuoso no qual os chips e a IA evoluam lado a lado.<\/p>\n<p>\u201cA primeira fase da empresa \u00e9 apenas acelerar o design de chips\u201d, disse Goldie. \u201cMas, se temos a capacidade de projetar chips muito rapidamente, por que n\u00e3o usar isso n\u00f3s mesmos? Por que n\u00e3o construir nossos pr\u00f3prios chips? Por que n\u00e3o treinar nossos pr\u00f3prios modelos? Por que n\u00e3o faz\u00ea-los coevoluir?\u201d<\/p>\n<p>c.2026 The New York Times Company<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"SAN FRANCISCO \u2014 Uma nova startup se chama Recursive, com \u201ce\u201d. Outra se chama Ricursive, com \u201ci\u201d. 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