Peter Denning: a principal premissa de Turing sobre IA, de 1950, estava errada

Peter Denning, professor de ciência da computação, afirma em um novo livro, publicado em julho de 2026, que a IA moderna foi construída sobre uma base falsa: a premissa formulada por Alan Turing em seu famoso artigo de 1950, «Computing Machinery and Intelligence» («Máquinas computacionais e inteligência»). Segundo Denning, isso torna a AGI de verdade inalcançável por princípio, não importa quão grandes os modelos de linguagem se tornem.

Qual foi o erro de Turing?

Em 1950, Turing propôs a premissa de que o pensamento humano é totalmente descrito por regras computáveis e, portanto, pode ser simulado por um computador. É sobre essa premissa que se ergue todo o caminho seguinte da pesquisa em IA, dos sistemas especialistas dos anos 1970 aos LLMs baseados em transformers dos anos 2020.

Denning considera essa premissa equivocada. Na visão dele, quatro componentes centrais da inteligência não se prestam, por princípio, à formalização:

• Senso comum — a compreensão contextual de uma situação, que não é descrita por regras explícitas nem deriva delas
• Intuição — a capacidade de chegar a conclusões corretas sem inferência lógica formal; ela se forma ao longo de anos de experiência
• Cultura — um sistema de valores e normas absorvido pela vivência em uma comunidade, e não pelo estudo de textos sobre ela
• Conhecimento prático (know-how) — habilidades que só se transmitem pela prática ao lado de um mestre, e não por meio de instruções

«Os aspectos mais importantes da inteligência humana, incluindo senso comum, intuição, cultura e conhecimento prático, não podem ser codificados em computadores», —

Peter Denning.

Por que escalar os LLMs não resolve o problema

Denning polemiza diretamente com a visão dominante na indústria: basta tornar o modelo grande o suficiente e ele «entenderá» o mundo. Para ele, isso é uma ilusão. Os grandes modelos de linguagem operam com regularidades estatísticas entre símbolos, mas não têm a experiência viva — cultural, corporal, social — que forma a compreensão humana.

O argumento de Denning dialoga com a crítica clássica da «sala chinesa», formulada pelo filósofo John Searle em 1980: o computador manipula símbolos segundo regras, sem entender o significado deles. Denning atualiza esse argumento para os LLMs atuais e afirma que a arquitetura transformer não elimina, por princípio, essa lacuna. Segundo o Science Daily de 13 de julho de 2026, o livro é apresentado como uma das críticas acadêmicas mais sistemáticas dos últimos anos aos próprios fundamentos da pesquisa em IA.

O que isso significa

Se Denning estiver certo, a estratégia atual para chegar à AGI — escalar dados e parâmetros — não aproxima, por princípio, a tecnologia da mente humana. A utilidade prática dos LLMs, porém, se mantém: geração de texto, automação de tarefas e análise de dados continuam sendo ferramentas valiosas. Mas chamar os sistemas atuais de «inteligência» no sentido pleno da palavra é, segundo Denning, incorreto.

Perguntas frequentes

O que Turing afirmou no artigo de 1950?

No artigo «Computing Machinery and Intelligence», Alan Turing propôs testar a inteligência de máquinas por meio de um jogo de imitação: se um juiz não conseguir distinguir o computador de um humano em um diálogo por texto, a máquina pode ser considerada pensante. Denning avalia que foi justamente esse critério que deu à área uma direção equivocada, ao reduzir a inteligência ao comportamento linguístico e ignorar a necessidade de experiência vivida.

Denning nega a utilidade da IA moderna?

Não. Denning distingue «ferramenta inteligente» de «inteligência de verdade». Os LLMs são úteis para automatizar tarefas e trabalhar com textos, mas, na opinião dele, não podem se tornar AGI por princípio — porque não têm a experiência cultural e prática necessária para a compreensão humana.