O poder das tecnologias exponenciais

Gordon Moore é conhecido mundialmente por ter escrito, na década de 60, o artigo intitulado “Comprimindo Mais Componentes em Circuitos Integrados”.

No texto, publicado em 1965 na Electronics Magazine, Moore observou que o número de componentes de circuito integrado em um chip de computador dobrava a cada ano, e a tendência prosseguiria por, no mínimo, dez anos.

Embora bastante ousada para a época, a previsão de Gordon Moore não apenas se confirmou, como se manteve precisa por cinco décadas. Tornou-se tão durável que passou a ser conhecida como Lei de Moore.

A Lei de Moore afirma, em síntese, que a cada 18 meses o número de transistores em um circuito integrado dobra. Significa dizer que a cada 18 meses os computadores ficam duas vezes mais rápidos pelo mesmo preço.

Você lembra aquele computador que deixou de comprar por causa do preço elevado? Aquela mesma máquina que você depois encontrou em uma loja qualquer com as mesmas características, mas custando bem menos?

Pois bem. Naquele exato momento, você presenciou os reflexos da Lei de Moore. (E é muito provável que tenha novamente deixado de comprar o computador, já que na provavelmente havia uma máquina mais rápida para a qual direcionou sua atenção.)

O constante aumento da potência, velocidade e memória dos computadores, associado à queda de preço, diminuição de peso e redução de tamanho, é um caso típico de mudança exponencial.

É justamente este cenário acelerado e explosivo, em que a escassez vira abundância da noite para o dia, que torna o crescimento exponencial tão poderoso.

O grande problema é que, embora as revoluções tecnológicas da atualidade exijam um novo olhar, insistimos em pensar de forma linear. Como fomos ensinados a pensar assim desde sempre, nossos cérebros locais enxergam o crescimento exponencial como algo chocante e assustador.

Tanto foi assim que, nos anos seguintes, a Lei de Moore foi interpretada sob a ótica linear. Mas, à medida que ela se confirmava, alguns pesquisadores começaram a se indagar: se a Lei influencia claramente os transistores, será que esse padrão também afeta as tecnologias baseadas na informação?

Na década de 80, Ray Kurzweil provou que sim. O estudo conduzido pelo futurista identificou que as invenções baseadas nas tecnologias atuais estariam ultrapassadas no momento em que chegassem ao mercado.

Como inventor e detentor de diversas patentes, Kurzweil se preocupava com o futuro do comércio tecnológico. Passou, então, a estudar as tendências técnicas e delinear suas próprias curvas do crescimento exponencial.

As projeções de Kurzweil foram compiladas no livro The Age of Intelligent Machines, publicado no ano de 1990. Na obra, o futurista demonstrou que dezenas de tecnologias estavam seguindo um padrão de evolução exponencial.

A diferença fundamental entre o crescimento exponencial e linear pode ser observada no gráfico a seguir:

A maioria das previsões teve uma precisão extraordinária: dentre as mais importantes estavam a queda da União Soviética, a vitória de um campeonato mundial de xadrez por um computador, e o surgimento da World Wide Web.

Em seu segundo livro (The Age of Spiritual Machines), lançado em 1999, Kurzweil fez novas projeções para os anos 2009, 2019, 2029 e 2099.

Embora estejamos muito longe de 2099 e brevemente distantes de 2019, o autor acertou 89 de 108 previsões para 2009, um recorde inédito na história do futurismo. (Veja aqui a relação das previsões.)

As descobertas de Kurzweil levaram muitos pesquisadores a se indagar quão imensas eram as possibilidades dos novos avanços científicos.

Um destes pesquisadores foi Peter Diamandis.

Em seu livro Abundance: The future is better than you think, Diamandis relata a preocupação que sentiu no ano de 2007, quando percebeu que era insuficiente saber quais campos estavam acelerando exponencialmente.

Era preciso saber també monde esses campos se sobrepunham e como poderiam funcionar de forma conjunta. Era necessária uma ótica macroscópica do cenário.

Mas como (e onde) esta visão poderia se desenvolver?

Diamandis então percebeu que não existia escola no mundo preparada para enfrentar os grandes desafios da humanidade. Não havia uma instituição de ensino no planeta que oferecesse um currículo concentrado nas tecnologias exponenciais.

Era o momento de um local onde as pessoas pudessem ir para ouvir as ideias mais ousadas. Era a oportunidade de uma nova universidade, atenta à acelerada expansão tecnológica e concentrada em solucionar os desafios do mundo.

Se, sozinhos, Peter Diamandis e Ray Kurzweil já eram considerados gênios visionários, a materialização de toda a genialidade ocorreu, sem dúvida, no ano de 2008.

Era o surgimento da Singularity University.

A aula inaugural, em setembro daquele ano, contou com a presença de representantes da NASA, acadêmicos de Stanford e Berkeley e importantes líderes de empresas multinacionais.

Larry Page, cofundador do Google, fez um discurso inflamado que incentivou dezenas de participantes:

“Precisamos treinar as pessoas em como mudar o mundo. Obviamente, isso se faz mediante tecnologias. É o que vimos no passado; é o que impele toda a mudança.”

O desafio de Page acabou sendo incorporado no DNA da Singularity University, que hoje conta com milhares de estudantes de graduação.

O núcleo do currículo da Singularity University foi inicialmente composto por oito campos em crescimento exponencial: robótica, inteligência artificial; medicina, biotecnologia, sistemas computacionais, redes e sensores, nanotecnologias e fabricação digital.

Cada uma dessas áreas tem o potencial de afetar bilhões de pessoas. Cada uma dessas disciplinas tem o poder de reinventar indústrias e resolver grandes desafios.

Todos os semestres, os alunos da Singularity University são provocados a desenvolver uma empresa, um produto ou uma organização que venha afetar positivamente, no período de 10 anos, nada menos do que 1 bilhão de pessoas.

É uma meta desafiadora? Sem dúvida.

Mas, em tempos de aceleração exponencial, quão longe estaria de se concretizar?