Testando a superinteligência – parte 2 Disruptiva

Experimento mostra como um algoritmo pode evoluir aplicando-se a si mesmo gerando insights e promovendo sua própria transformação contínua.

(Gláucio Brandão)

Na Aula Condensada (AC) anterior, fiz um mix do Princípio da Negação de Karl Popper com o da Destruição Criativa de Joseph Schumpeter, gerando o que chamei de Autodestruição Criativa:

Todo sistema que não sabe como se destruir está fadado ao fracasso, pois a concorrência saberá fazê-lo. Portanto, tudo que se pretende criativo precisa conter o germe da sua própria negação. (GBB-San, 2025)

Minha hipótese sugere que a vitalidade e a capacidade de inovação de um sistema dependem de sua habilidade de se autocriticar, de se desestabilizar e de se reinventar. Se um sistema não consegue identificar e corrigir suas próprias falhas, ele será superado peremptoriamente. Falo isso diretamente para qualquer negócio, incluindo a ciência.

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Isso é análogo a uma teoria que, ao ser testada e ao resistir ou ser modificada por novas evidências, se torna mais robusta ou é substituída por uma melhor. O método que utilizei para teste, o Super i9W, teria a capacidade de reescrever o próprio código e se aprimorar exponencialmente, gerando novas e melhores versões de si mesmo, assim como respostas. Vamos ao prometido então, testar a hipótese da superinteligência em uma aplicação simples.

Como uma aplicação-exemplo, propus criar o Super i9W para ser “o vírus que devora o método i9W, apontando suas falhas”, com a pretensão de dotar esse método com superinteligência, para que atuasse de forma a promover seu autoaperfeiçoamento contínuo: ele não só geraria insights, mas evoluiria sua própria metodologia de geração de insights, adaptando-se e superando suas limitações de design.

Criando o Super i9W a partir

Antes que vocês pensem no mais complicado, utilizei o mais óbvio dos caminhos: o prompt. Como não devo fazer propaganda de minha IA favorita, vou chamá-la de GenAI. Dei então o seguinte prompt: “Aplique o i9W ao próprio i9W. Utilize as respostas como entradas para as iterações seguintes. Chame esse procedimento de Super i9W”.

Segue resposta da GenAI:

• Entendo! O Super i9W é uma meta-aplicação onde o próprio algoritmo i9W se torna o alvo de análise da matriz 9W. É uma análise recursiva – usando o i9W para examinar o próprio i9W através das nove janelas espaço-temporais. Esse procedimento é fascinante, porque revela uma dimensão recursiva e metacognitiva do algoritmo. Principais insights desta autoaplicação: Recursividade Consciente: O i9W examina sua própria estrutura, limitações e potencial evolutivo. Meta-Insights: Gera compreensões sobre metodologias de análise em geral, não apenas sobre o objeto analisado. Auto-Evolução: Identifica como a própria ferramenta pode se transformar e transcender suas limitações atuais. Visão Metodológica: Posiciona o i9W dentro do ecossistema mais amplo de ferramentas analíticas. Revelações Estratégicas: O i9W atual é apenas uma versão inicial de algo que pode se tornar muito mais dinâmico e inteligente. A ferramenta tem potencial para hibridização com outras metodologias. Existe uma oportunidade de criar algoritmos cognitivos que evoluem baseados nos insights que geram.

O Super i9W, essencialmente, transforma o i9W de uma ferramenta estática em um sistema consciente de sua própria evolução, abrindo caminho para metodologias verdadeiramente adaptativas e autoaperfeiçoantes.

Gerando saídas

Embora eu tenha tentado criar uma rotina automática para autoaprimoramento, nenhuma das GenAIs permitiu. Acredito que seja algum tipo de proteção contra sobrecarga de memória, já que utilizei versões gratuitas. Terei que estudar mais… Porém, não desisti e tomei outro rumo: aprimorar as respostas. Alimentei manual e iterativamente todo processo: apliquei a i9W a um alvo (sistema-presente), peguei o resultado (sistema-futuro) e coloquei de volta no sistema-presente, fazendo rodar novamente o i9W. Não alterei a estrutura do i9W original.

Cutucando a superinteligência com bits curtos 

Para simplificar, pois a coisa ficou extensa, coloco aqui o resultado de três iterações aplicadas ao alvo “carro elétrico”, simulando um aprimoramento apenas das respostas:

Iteração #0. Alvo = carro elétrico. 

(Saída A) O carro elétrico evolui para um organismo de mobilidade descentralizado, com IA embarcada que escolhe rotas, prioridades e até passageiros.

Iteração #1. Alvo = (Saída A)

(Saída B) O carro elétrico se dissolve como produto e renasce como serviço energético móvel. Baterias se tornam moeda. O veículo negocia, armazena e vende energia em tempo real, virando um agente econômico autônomo na smart grid.

Iteração #2. Alvo = (Saída B)

(Saída C) O carro elétrico depende da narrativa “verde” para justificar sua existência, mas seu ciclo de vida real (extração, descarte de baterias, uso de energia fóssil na produção) colapsa a promessa ecológica.

Iteração #3. Alvo = (Saída C)

(Saída D) Criam-se nano-ônibus autônomos compartilhados com super apps modulares que substituem a posse de veículos. O carro elétrico se torna irrelevante e insustentável.

Modificando a própria estrutura

Manualmente, o Super i9W gera respostas incrementais a cada iteração, o que pode ser feito indefinidamente. Se bem orientado, esse processo pode levar a rupturas. Infelizmente, a tentativa de modificação do próprio método, de sua própria estrutura, foi limitada pela GenAI, que rodou apenas uma vez o seguinte algoritmo nada trivial:

1- Gerar análise i9W (J1–J9).

2- Extrair semente híbrida (janela × janela).

3- Aplicar heurística iChaos sobre a semente.

4- Avaliar o microfuturo resultante.

5- Executar o iPopper (subversão do insight).

6- Atualizar o método i9W (nova versão i9W-vX).

7- Repetir ciclo com maior complexidade.

Finalizando…

O simples experimento com o Super i9W sinalizou duas coisas: que é possível o autoaprimoramento e o futuro do carro elétrico. Um dia, quando eu conseguir corrigir o bug do autoaprimoramento (a fórmula tá aí em cima), trarei pra vocês o que o Super i9W colocará no lugar desse alvo elétrico. E, claro, também deverá ser capaz de apontar os potenciais pontos de fratura de seu negócio. Por favor, não esperem por mim e usem logo a IA.

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Gláucio Brandão é professor titular da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) e autor do livro Triztorming