CEO do Google DeepMind afirma que a revolução da robótica com IA já começou

Principais destaques:

• Demis Hassabis diz que o maior avanço da robótica veio do software de IA, não do hardware.
• Modelos fundacionais permitem que robôs aprendam, planejem e generalizem tarefas.
• A inteligência incorporada é vista como peça-chave para chegar à inteligência artificial geral.

O CEO do Google DeepMind, Demis Hassabis, afirmou que a revolução da robótica prometida há décadas deixou de ser um conceito futurista e já está acontecendo. Segundo ele, o fator decisivo não foi a evolução das máquinas em si, mas o salto recente na inteligência artificial aplicada ao controle e ao raciocínio dos robôs.

Para Hassabis, o grande obstáculo histórico da robótica sempre esteve no software. Sensores, motores e estruturas físicas já eram impressionantes há anos, mas faltava inteligência suficiente para que essas máquinas entendessem o mundo, tomassem decisões e se adaptassem a mudanças inesperadas. Esse gargalo, segundo o executivo, começou finalmente a ser superado.

O fim da robótica limitada a tarefas isoladas

Durante muito tempo, robôs foram projetados para executar funções extremamente específicas. Um exemplo clássico é o Atlas, da Boston Dynamics, que já realizava movimentos complexos como saltos e acrobacias em 2018. Apesar disso, cada nova tarefa exigia programação manual do zero, sem reaproveitamento de aprendizado.

Mudanças simples no ambiente, como iluminação diferente ou nova orientação de objetos, podiam inutilizar sistemas inteiros. Na prática, isso tornava a robótica poderosa fisicamente, mas intelectualmente engessada.

Modelos fundacionais fazem robôs pensar antes de agir

Esse cenário começou a mudar com a chegada dos modelos fundacionais. O Gemini Robotics, lançado pelo Google DeepMind em 2025, e sua versão mais avançada Gemini Robotics 1.5, representam um ponto de virada claro, nas palavras de Hassabis.

Esses modelos combinam visão, linguagem e ação, permitindo que robôs compreendam o ambiente, planejem tarefas em múltiplas etapas e executem ações sem depender de regras rígidas pré-programadas. Em vez de apenas reagir, os robôs passam a raciocinar.

Na prática, isso significa realizar tarefas complexas como separar roupas por cor, organizar malas com base na previsão do tempo ou classificar resíduos de acordo com normas locais. Tudo isso exige compreensão real do contexto, não apenas comandos fixos.

Inteligência incorporada e o caminho para a AGI

Hassabis defende que a chamada inteligência incorporada, a capacidade de sentir, planejar e agir no mundo físico, é essencial para alcançar a inteligência artificial geral. Para ele, uma IA verdadeiramente avançada precisa ir além de textos e imagens, interagindo de forma ativa com o ambiente real.

Essa mudança também transforma a forma como a indústria enxerga a robótica. Em vez de sistemas caros e altamente especializados, os robôs passam a ser vistos como plataformas de IA capazes de aprender rapidamente e transferir habilidades entre diferentes corpos e formatos, inclusive robôs humanoides.

O impacto é direto nos prazos de desenvolvimento. Anos de programação detalhada estão sendo substituídos por ajustes finos em modelos generalistas, que aprendem com menos exemplos e se adaptam com mais velocidade. Não por acaso, o mercado de IA incorporada cresce rapidamente, refletindo a percepção de que robôs inteligentes estão deixando os laboratórios e se aproximando do mundo real.