Inventaram a inteligência artificial: Yann LeCun, o francês que está a revolucionar a IA.

Num terça-feira chuvosa em Paris, Yann LeCun pede um café, abre o portátil e, em silêncio, reescreve o futuro.
À volta dele, as pessoas queixam-se do metro, fazem scroll nos telemóveis, respondem a mensagens no Slack. Ele ajusta uma linha de código e explica, com naturalidade, porque é que os sistemas de IA atuais continuam a ser “estúpidos”. A palavra fica no ar, quase grosseira.

Lá fora, um estafeta de comida passa de bicicleta com uma mochila com o logótipo de uma empresa que usa exatamente os algoritmos que ele ajudou a inventar. A maioria nunca ouviu o seu nome.
E, no entanto, o quotidiano deles funciona com base nas suas ideias.

Ele toca no trackpad e sorri ligeiramente.
O homem que quer construir máquinas que “aprendem como bebés” ainda não acabou.

De uma pequena vila francesa ao padrinho da IA moderna

Yann LeCun nasceu em 1960, em Soisy-sous-Montmorency, uma vila modesta a norte de Paris.
Nada de pano de fundo do Silicon Valley, nada do mito brilhante da garagem. Apenas um miúdo obcecado por eletrónica, rádios e por perceber como as coisas funcionam.

Cresceu a desmontar aparelhos e a construir máquinas estranhas, muito antes de “IA” se tornar uma palavra da moda. Na universidade, aproximou-se da ciência de computadores e da matemática.
O que realmente o prendeu foi uma pergunta simples e inquietante: poderia uma máquina aprender da mesma forma que um cérebro?

Essa curiosidade levá-lo-ia de laboratórios franceses para a América, de artigos de investigação obscuros para o futuro de todos os smartphones do planeta.

No final dos anos 1980 e início dos anos 1990, LeCun trabalhava nos AT&T Bell Labs, nos Estados Unidos.
A IA era profundamente “pouco fixe” nessa altura, descartada por muitos como um beco sem saída. Havia pouco financiamento, e as redes neuronais eram uma ideia de nicho, quase marginal.

LeCun e um punhado de outros continuaram na mesma. Ele desenhou aquilo que viria a ser conhecido como redes neuronais convolucionais - um termo complicado que hoje, discretamente, alimenta o reconhecimento de imagem em todo o lado.
O seu sistema inicial conseguia ler dígitos manuscritos, o que levou os bancos a automatizarem a leitura de cheques.

Na altura, não fez manchetes. Mas aquele leitor rudimentar de dígitos foi basicamente o antepassado do desbloqueio do seu telemóvel com o rosto.
A revolução começou na sala do correio.

Durante anos, o trabalho de LeCun viveu nos bastidores, mais respeitado em círculos especializados do que na tecnologia mainstream.
A verdadeira viragem chegou quando o poder de computação explodiu e ficaram disponíveis conjuntos de dados gigantescos. De repente, os métodos “estranhos” de redes neuronais que ele defendia pareciam perfeitos para a era do big data.

As suas ideias deixaram de ser teóricas. As empresas usaram as suas técnicas para reconhecer gatos em vídeos do YouTube, detetar tumores em imagens médicas, classificar milhares de milhões de fotografias.
LeCun tornou-se conhecido como um pioneiro da aprendizagem profunda (deep learning) - o ramo da IA que permite às máquinas aprender a partir de enormes quantidades de dados.

Depois veio o título que mudou a sua imagem pública: Chief AI Scientist na Meta.
O investigador discreto estava agora no cockpit de uma das plataformas tecnológicas mais poderosas do mundo.

O rebelde francês dentro da Big Tech

LeCun não parece nem soa como um robô corporativo.
Na Meta, desempenha muitas vezes o papel do herege simpático - a voz interna que diz: com calma, isto ainda não é “inteligência”.

O seu método é quase teimosamente académico. Publica as suas ideias, discute nas redes sociais, dá aulas longas e densas. Enquanto outros constroem chatbots vistosos e demonstrações chamativas, ele insiste no problema mais profundo: como construir IA que compreende o mundo, e não apenas prevê a palavra seguinte.

A sua obsessão atual é aquilo a que chama “modelos do mundo”.
Quer máquinas que consigam imaginar consequências, raciocinar sobre física e aprender com poucos dados - mais perto da forma como um bebé aprende ao observar, tocar, falhar.

Se o seguir online, vai notar uma coisa: ele adora discutir.
Mergulha em threads no Twitter (agora X) e chama aos grandes modelos de linguagem “papagaios desfocados” no meio do entusiasmo viral.

Enquanto metade do mundo tecnológico entra em pânico com “superinteligência” e cenários apocalípticos de ficção científica, LeCun faz frente. Diz que os sistemas atuais estão muito longe de uma compreensão ao nível humano. Para ele, são ferramentas úteis, não deuses à espera.
Todos já passámos por isso: aquele momento em que o chatbot dá uma resposta errada, com total confiança e autoridade.

LeCun usa esses falhanços como prova: a IA é impressionante, mas ainda é superficial.
Ele acredita que o verdadeiro progresso virá de construir IAs que aprendem com o próprio mundo, não apenas com texto raspado da internet.

A sua posição coloca-o em conflito com algumas das vozes mais ruidosas do Silicon Valley.
Enquanto outros assinam cartas abertas a alertar para “riscos de extinção por IA”, LeCun alerta para algo mais mundano: má regulação, concentração de poder e narrativas de medo inflacionadas.

Defende que assustar o público, levando-o a acreditar que a IA é quase mágica, só beneficia algumas gigantes. Justifica um controlo mais apertado e bloqueia a investigação aberta.
Do seu ponto de vista, a IA open-source é mais segura, porque dissemina conhecimento e reduz monopólios.

Sejamos honestos: ninguém lê realmente todos os documentos de política antes de usar estas ferramentas.
Mas a batalha silenciosa entre modelos de IA fechados e abertos - onde LeCun é uma voz-chave - vai moldar as ferramentas que todos usamos na próxima década.

Como Yann LeCun está a mudar discretamente a sua vida diária

Pode não o sentir, mas encontra as ideias de LeCun várias vezes por dia.
Sempre que o seu telemóvel reconhece o seu rosto, sempre que uma app identifica um sinal de trânsito, sempre que o Instagram decide que foto lhe mostrar primeiro - há um pouco da investigação dele na cablagem.

As suas redes convolucionais estão no núcleo da IA visual. Isso significa ferramentas de imagiologia médica a detetar sinais precoces de doença, carros a identificar peões, fábricas a apanhar defeitos numa linha de produção.
Os gestos são simples: apontar, clicar, deslizar.

Por trás dessa simplicidade há uma longa cadeia de matemática que começou com um miúdo francês a olhar para placas de circuitos.
A distância entre uma equação no quadro de giz de um laboratório e o ecrã de bloqueio é mais curta do que parece.

Claro que há um lado mais sombrio em tudo isto.
Os mesmos sistemas que reconhecem um tumor também podem vigiar um protesto. Os mesmos algoritmos que recomendam um vídeo de culinária podem prender alguém numa espiral de teorias da conspiração.

LeCun sabe-o e fala abertamente sobre isso. Não finge que a tecnologia é neutra, nem que tudo se vai resolver por magia. Defende que a IA deve ser tratada como outras ferramentas poderosas: regulada, auditada, debatida em público.
Não proibida por medo, nem venerada por fé cega.

Ele repete muitas vezes que os problemas humanos não desaparecem com mais poder de computação.
A ética depende de quem constrói os sistemas, quem os detém e quem tem o direito de dizer não.

Em entrevistas, LeCun volta muitas vezes a uma ideia simples: “A IA deve ser uma ferramenta de capacitação, não uma ferramenta de controlo.”
Acredita que a próxima vaga de IA será como a literacia: amplamente partilhada, profundamente integrada e discretamente transformadora.

• Invenções-chave: redes neuronais convolucionais, trabalho essencial em aprendizagem profunda, liderança do laboratório de IA da Meta
• Grandes disputas: IA aberta vs. fechada, hype vs. realidade, segurança vs. censura
• Impacto diário: câmaras de telemóvel, exames médicos, feeds de recomendação, visão computacional na indústria
• Apostas futuras: modelos do mundo, máquinas que aprendem com o mundo físico, formas mais ricas de raciocínio
• Lado humano: um investigador teimoso que ainda gosta de quadros de giz, discussões e de ensinar estudantes

O homem que quer que a IA cresça

A principal mensagem de LeCun é estranhamente tranquilizadora num campo tão barulhento.
Ele não nega que a IA vai mudar o trabalho, a política e a criatividade. Simplesmente recusa fingir que já estamos perante senhores robóticos.

Descreve os modelos mais impressionantes de hoje como úteis, mas superficiais. Para ele, a verdadeira IA mal começou.
Isso é assustador e excitante ao mesmo tempo. Significa que os próximos 20 anos podem ser mais selvagens do que os últimos dez, com máquinas capazes de aprender com vídeo, por tentativa e erro, a partir da textura confusa do mundo real.

Também significa que ainda temos tempo para decidir o que queremos delas.
Não apenas o que conseguem fazer, mas o que lhes deve ser permitido fazer.

Ponto-chave	Detalhe	Valor para o leitor
O trabalho inicial de LeCun	Pioneiro das redes neuronais convolucionais para ler escrita manual e imagens	Mostra como investigação “invisível” molda discretamente ferramentas do dia a dia, como o desbloqueio facial
Posição dentro da Big Tech	Chief AI Scientist na Meta, forte defensor de investigação aberta e debate	Ajuda a perceber por que políticas de IA e escolhas corporativas afetam as suas apps e os seus dados
Visão do futuro da IA	Foco em modelos do mundo e máquinas que aprendem como humanos a partir do mundo físico	Dá uma imagem mais clara de para onde a IA pode ir, para lá de chatbots e geradores de texto

FAQ:

• Quem é Yann LeCun, em termos simples?
  É um cientista francês da computação cujo trabalho em redes neuronais ajudou a criar a IA moderna, especialmente sistemas que conseguem “ver” e reconhecer imagens.
• O que é que ele inventou exatamente?
  Foi um dos principais inventores das redes neuronais convolucionais e fez contribuições cruciais para a aprendizagem profunda, que sustenta muitos sistemas de IA usados em todo o mundo.
• LeCun acha que a IA é perigosa?
  Vê riscos reais na forma como a IA é usada - enviesamento, vigilância, monopólios - mas é cético quanto a cenários de extinção ao estilo ficção científica com a tecnologia atual.
• Porque é tão crítico do hype da IA?
  Defende que exagerar o poder da IA beneficia um pequeno grupo de empresas, distorce o debate público e pode levar a má regulação e a políticas movidas pelo medo.
• Como é que o trabalho dele afeta a minha vida diária?
  Do reconhecimento facial no telemóvel às recomendações de conteúdos nas apps, muitos dos sistemas que usa dependem de técnicas que saíram da sua investigação.