Em um debate histórico, realizado na véspera do Natal de 2019, Gary Marcus, professor e empresário da NYU e uma das grandes referências em Deep Learning, e Yoshua Bengio, um dos pioneiros e principais especialistas na tecnologia, discordaram muito a respeito das definições e caminhos que ela deve seguir.
Em comum apenas o pensamento de que os futuros sistemas de IA precisam de uma abordagem híbrida, que combine Machine Learning com alguma forma de manipulação do que Marcus chamou de “símbolos” e Bengio de “variáveis”. Marcos resumiu o debate em um texto publicado no Medium.
AI DEBATE: Yoshua Bengio | Gary Marcus
Dias depois, o debate continuava quente na Internet. Marcus publicou um post no Medium, que foi respondido por Bengio, em uma carta aberta no Google Docs, vinculada à sua conta do Facebook.
A conversa sobre o melhor caminho para a IA segue reverberando nas mídias sociais com a hashtag: #AIDebate. E tem gerado muitas indicações de leitura para profissionais da área, estudantes e curiosos, no site da Montreal.ia, organizadora do evento.
A promessa é aumentar transparência, explicabilidade e eficiência, reduzir custos e criar fluxos inteligentes em escala.
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Quatro lançamentos recentes — GPT-5, GPT-OSS, Genie 3 e Claude Opus 4.1 — mostram que a disputa não é mais por modelos maiores, mas por modelos mais úteis.
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Enquanto a IA avança, a amnésia digital dos modelos permanece um gargalo. Mas soluções já estão surgindo — de cofres pessoais de memória a plugins especializados.
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