Atualização: Demis Hassabis prevê IA com capacidades humanas em dois a três anos

Demis Hassabis prevê IA com capacidades humanas em dois a três anos Cofundador da DeepMind encurta sua estimativa para a AGI enquanto aposta na aplicação da tecnologia à ciência e à descoberta de medicamentos Demis Hassabis, cofundador da DeepMind: cientista prevê a chegada da inteligência artificial geral em dois a três anos (Andrej Sokolow/Getty Images)

André Lopes Editor de Inteligência Artificial e Tecnologia

Publicado em 21 de outubro de 2026 às 10h00 .

Priorizar nos meus resultados Google RESUMO ＋ Demis Hassabis prevê uma inteligência artificial com capacidades cognitivas humanas em dois a três anos, segundo perfil do Wall Street Journal. Cofundador da DeepMind e Nobel de Química, ele aproxima essa ambição da pesquisa científica. Na Isomorphic Labs, a aposta é usar IA para desenvolver medicamentos. A empresa captou US$ 2,1 bilhões neste ano para ampliar sua tecnologia e seu portfólio.

Demis Hassabis , cofundador da Google DeepMind e vencedor do Nobel de Química, encurtou sua previsão para a chegada de uma inteligência artificial com capacidades cognitivas humanas: de três a cinco anos para dois a três anos , segundo um perfil publicado pelo Wall Street Journal.

O horizonte diz respeito à inteligência artificial geral, ou AGI. O conceito descreve um sistema capaz de aprender e lidar com diferentes problemas, transferindo conhecimento entre atividades, em vez de apenas executar bem uma tarefa específica.

Hassabis é hoje cientista-chefe da Alphabet e presidente do conselho da DeepMind. A mudança de função anunciada em agosto o afastou da gestão cotidiana do laboratório para concentrar sua atuação no futuro da IA. Ele também permanece no comando da Isomorphic Labs , dedicada à descoberta de medicamentos.

A AGI combina aprendizado e adaptação a problemas de diferentes áreas. O teste não é só responder perguntas Para ilustrar o salto que espera, Hassabis propõe no perfil um desafio: uma IA conseguiria chegar às descobertas de Einstein de 1905 usando apenas o conhecimento disponível até 1901? O exemplo separa a reprodução de respostas conhecidas da produção de conhecimento novo.

Essa ligação com a ciência acompanha a trajetória da DeepMind. Em 2016, o AlphaGo venceu o campeão de Go Lee Sedol. Em um balanço publicado em março, Hassabis descreveu o resultado como uma demonstração de que técnicas de aprendizado e busca poderiam ser aplicadas a problemas científicos.

O passo seguinte mais conhecido foi o AlphaFold 2 , que em 2020 apresentou um avanço na previsão da estrutura tridimensional de proteínas. A base AlphaFold passou a reunir mais de 200 milhões de estruturas previstas, disponibilizadas para pesquisa. O trabalho rendeu a Hassabis e John Jumper o Nobel de Química de 2024, compartilhado com David Baker.

O debate também envolve os riscos de sistemas mais poderosos. O avanço das capacidades torna a avaliação de segurança parte central dessa discussão.

Na Isomorphic Labs, a ambição científica ganhou uma estrutura empresarial. Em maio, a companhia anunciou uma rodada de US$ 2,1 bilhões , liderada pela Thrive Capital, com participação de investidores como Alphabet e GV. O dinheiro deve ampliar a plataforma de desenvolvimento de medicamentos e o avanço de candidatos rumo à clínica.

A empresa chama seu conjunto de modelos de IsoDDE . A proposta vai além de prever formas de proteínas: inclui estimar como moléculas interagem com seus alvos e ajudar pesquisadores a selecionar candidatos a medicamentos.

Em setembro, a Isomorphic descreveu sua estratégia como uma integração de modelos de IA, geração de dados, software e infraestrutura física. O objetivo é reunir as etapas necessárias para desenhar moléculas e levar potenciais tratamentos à avaliação clínica.

O próximo passo é levar os candidatos à avaliação clínica, necessária para demonstrar segurança e eficácia em pacientes.

Em dois a três anos, segundo o perfil do Wall Street Journal. Ele reduziu sua estimativa anterior, de três a cinco anos.

É o conceito de uma IA capaz de aprender e resolver problemas em diferentes áreas, com flexibilidade próxima à humana. A ideia vai além de sistemas especializados em uma atividade.

Ele é cientista-chefe da Alphabet e presidente do conselho da Google DeepMind. Também lidera a Isomorphic Labs, empresa de descoberta de medicamentos.

O sistema prevê estruturas tridimensionais de proteínas, informação útil para a pesquisa biológica. O AlphaFold 2 foi central no trabalho reconhecido pelo Nobel de Química de 2024.

A empresa desenvolve modelos de IA para apoiar a descoberta e o desenho de medicamentos. Sua plataforma busca prever interações moleculares e ajudar na seleção de candidatos.

A empresa anunciou uma rodada de US$ 2,1 bilhões em maio, liderada pela Thrive Capital. Os recursos devem ampliar sua tecnologia e o portfólio de candidatos a medicamentos.

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