O professor que quer computadores mais inteligentes

São Paulo - A capacidade de processamento e a memória dos computadores cresceram exponencialmente nos últimos 50 anos, mas a lógica das máquinas pouco evoluiu. A classe de problemas possíveis de serem resolvidos foi determinada na década de 1930, quando o primeiro computador nem sequer havia sido construído. Depois foi descoberto que há problemas sabidamente fáceis, outros sabidamente difíceis – os chamados “problemas intratáveis” – e um conjunto cuja real dificuldade é desconhecida.

A avaliação foi feita por Marcelo Finger, professor do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), que desde 2009 coordena um Projeto Temático financiado pela Fapesp cuja meta é tornar os programas computacionais mais “inteligentes”.

Para isso, a equipe pesquisa novas metodologias para resolver problemas que estão na intersecção de duas formas de raciocínio: o lógico e o probabilístico. As aplicações práticas são variadas e vão desde o desenvolvimento de sites de busca e tradutores automáticos mais eficientes até softwares capazes de analisar imagens gravadas em vídeo e detectar quando algo está fora do normal em um determinado local ou situação.

O Temático já resultou em 104 artigos publicados, três pós-doutorados, quatro doutorados, 15 mestrados e seis projetos de iniciação científica. Em entrevista, Finger conta detalhes sobre alguns dos resultados alcançados.

– De que forma o Projeto Temático que o senhor coordena pode contribuir para tornar os programas mais inteligentes?

Marcelo Finger – Em computação existem problemas solúveis e problemas insolúveis. E dentro da categoria solúvel, grande parte é considerada intratável, ou seja, o tempo de resolução é tão grande que se torna inviável na prática. Os problemas na intersecção entre o raciocínio lógico e probabilístico geralmente estão na classe dos intratáveis ou em uma zona cinzenta, onde não sabemos se são passíveis de serem resolvidos rapidamente ou não. Uma das linhas de pesquisa do Temático se dedica a buscar meios para identificar quais desses problemas são possíveis de serem resolvidos e desenvolver metodologias para resolvê-los rapidamente.