Durante a AI Week em Milão, o Professor Waldo Lockwin trouxe à tona um conceito muitas vezes negligenciado, mas revolucionário para o desenvolvimento da inteligência artificial: a teoria da possibilidade.
Uma alternativa à abordagem probabilística tradicional, capaz de modelar a incerteza de uma maneira mais próxima do pensamento humano.
Em um mundo dominado por algoritmos baseados em dados, frequências e estatísticas, a teoria da possibilidade propõe uma lógica baseada em conjuntos, palavras e ambiguidades. Um paradigma que pode se provar fundamental para futuras IAs que realmente queiram entender a linguagem natural, o contexto e as nuances da realidade.
O que é a teoria da possibilidade?
A teoria da possibilidade (teoria della possibilità) emerge como uma extensão da lógica fuzzy, oferecendo uma ferramenta matemática para lidar com a incerteza não em termos de frequência, como faz a probabilidade, mas em termos de compatibilidade com as informações disponíveis.
Em termos simples: a probabilidade responde à pergunta: “com que frequência X ocorre?”
A possibilidade responde à pergunta: “quão plausível é X neste contexto?”
Essa distinção é crucial para a construção de sistemas de IA que dependem de palavras vagas, intuições humanas ou cenários onde os dados são parciais, incertos ou subjetivos.
Um exemplo real: oncologia e inteligência artificial
Em sua apresentação na AI Week, Lockwin relatou o uso da teoria da possibilidade para desenvolver um modelo personalizado de radioterapia para tumores. O objetivo era administrar a quantidade mínima de radiação capaz de matar uma massa tumoral, com base em descrições qualitativas fornecidas por médicos, como “dose mínima” ou “efeito máximo.”
Essas expressões não podem ser traduzidas diretamente em números ou porcentagens. Mas podem ser representadas por meio de conjuntos fuzzy e modelos possibilísticos, que levam em conta múltiplas interpretações e a subjetividade da linguagem.
O resultado? Um sistema mais flexível, humano e adaptativo em comparação com um modelo rígido baseado apenas em probabilidades estatísticas.
Por que é relevante para a IA de hoje (e de amanhã)
No cenário atual, dominado por aprendizado de máquina e redes neurais profundas, um debate está surgindo sobre como tornar a inteligência artificial mais interpretável, confiável e semântica.
Aqui a teoria da possibilidade entra em cena:
Linguagem natural: IAs modernas, como grandes modelos de linguagem (LLM), muitas vezes colidem com conceitos sutis e ambíguos. Modelos possibilísticos podem oferecer uma estrutura mais coerente para lidar com termos como “muito,” “quase,” “talvez,” “suficiente.”- Tomada de decisão: Em contextos como finanças, medicina ou direção autônoma, onde as decisões são baseadas em sinais conflitantes ou informações incompletas, a abordagem possibilística pode ser mais robusta do que a probabilidade clássica. Um exemplo é o uso de inteligência artificial na medicina.
- Ética e responsabilidade: Uma IA que explica “por que tomou essa decisão” em termos de possibilidades e alternativas é potencialmente mais transparente e aceitável aos olhos dos humanos, como discutido no futuro papel da IA na lei.
Possibilidade vs probabilidade: dois mundos comparados
Aspecto Probabilidade Possibilidade Baseado em Frequências, dados históricos Consistência com o conhecimento atual Tipo de lógica Estatística Lógica fuzzy / conjuntos fuzzy Aplicações típicas Previsão, gestão de riscos Interpretação, decisões humanas Tratamento da incerteza Quantitativa Qualitativa e descritiva
Não é um substituto, mas uma integração: possibilidade e probabilidade podem coexistir para criar uma IA mais completa, capaz de enfrentar o mundo real em sua complexidade, como destacado neste estudo.
Teoria da possibilidade
No grande debate sobre inteligência artificial, a teoria da possibilidade representa um caminho alternativo e complementar à probabilidade. É menos conhecida, menos utilizada, mas potencialmente mais próxima da forma como os humanos pensam.
Como demonstrado na AI Week 2025, essa teoria não é apenas filosofia: ela tem aplicações concretas, funciona e pode fazer a diferença nos setores mais sensíveis, como saúde ou automação crítica.
Em uma era em que pedimos à IA não apenas para calcular, mas também para entender, talvez seja hora de dar uma chance à possibilidade.