No livro "Dimensão Tácita", de 1966, o filósofo húngaro-britânico Michael Polanyi (1891–1976) apontou que realizamos inúmeras tarefas sem que sejamos capazes de expressar como o fazemos. "Sabemos mais do que conseguimos dizer", resumiu.

Isso constituiria um obstáculo sério à ideia de inteligência artificial. Programas de computador consistem, assim se pensava na época, de um conjunto de instruções que descrevem de modo completo e preciso o que deve ser feito. Se não sabemos explicar como reconhecemos uma face ou escolhemos uma jogada no xadrez, como podemos escrever os códigos explicando a um computador como executar essas tarefas? Haveria uma superioridade intrínseca da inteligência humana sobre a inteligência artificial: a sua capacidade de fazer coisas que não consegue descrever.

No entanto essas são algumas das muitas tarefas em que a inteligência artificial tem feito progressos espetaculares nos últimos anos, a partir do advento dos métodos de aprendizagem de máquina. Descobrimos como computadores podem aprender a realizar tarefas complexas com base em exemplos, em dados reais, sem que tenhamos que explicitar exatamente o que devem fazer.

O jogo chinês go tem regras muito simples e, entretanto, é um dos mais complexos que existem, devido ao número astronômico de configurações que podem ocorrer (muito mais até do que no xadrez). O programa de computador Alpha Go Zero utilizou técnicas de "deep learning" (aprendizagem profunda) para aprender a jogar em apenas algumas horas, competindo consigo mesmo sem intervenção humana. Hoje, ele é o campeão mundial inconteste de go, xadrez e outros jogos, com um desempenho com que nenhum humano pode rivalizar.

Os céticos da inteligência artificial não deixam de apontar que em outras áreas, como o desenvolvimento de veículos autônomos ou de robôs domésticos, o progresso tem sido muito mais lento. A meu ver, isso apenas reflete o fato de que se trata de problemas ainda mais complexos, com muito mais variáveis do que um tabuleiro de jogo, e é só uma questão de tempo.

Algoritmos já fazem diagnósticos confiáveis em certas áreas da medicina. Já compõem músicas convincentes no estilo de Bach. O desafio supremo será chegarem a provar teoremas no estilo de Gauss e Euler!