Será que as LLMs conseguem produzir conhecimento novo usando o “Hassabis hypothesis”?
Um pequeno experimento para você fazer agora, com os links reais das pesquisas.
Em vez de ser um texto para lhe explicar tudo, faça de maneira mais didática: copie e cole os links abaixo e escreva na sua IA:
“Analise todos os links abaixo e me responda: as LLMs já começam a produzir algum tipo de conhecimento, mesmo que de forma rudimentar? Como isso é possível, se ela leu e apenas repete padrões?”
Os cinco links, e o que cada um mostra:
FunSearch (Nature, 2023): o marco fundador. Uma LLM da Google, acoplada a um verificador automático, encontrou uma solução matemática que ninguém conhecia. Conhecimento novo, não estava nos dados de treino.
nature.com/articles/s41586-023-06924-6
AlphaEvolve (Google DeepMind, 2025): o Gemini dentro de um ciclo evolutivo bateu um recorde de 1969: multiplicar matrizes 4×4 complexas em 48 operações, uma a menos que o método de Strassen.
Hassabis hypothesis (Research Policy, 2024): o artigo de economia que deu nome ao conceito: quais problemas são “fáceis” para a IA descobrir, e por quê. É a teoria por trás dos outros links.
doi.org/10.1016/j.respol.2024.104989
AI Co-Scientist (Nature, 2026): o mesmo princípio saindo da matemática e entrando na biologia: agentes baseados em Gemini geram hipóteses médicas que depois foram testadas em laboratório.
nature.com/articles/s41586-026-10644-y
Aviões de papel (Scientific Reports, 2023): a metáfora que existe de verdade: um robô que dobra, lança e mede mais de 500 aviões, achando formatos de asa que um humano não teria imaginado. O ciclo inteiro, no mundo físico.
A graça está em comparar a resposta que a sua IA vai te dar com a sua própria intuição. Se ela “só repete padrões”, como explica esses cinco casos?
Me conta o que a sua IA respondeu.
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