Rostos da investigação portuguesa: João Gama

Mas muito antes de a IA se tornar uma obsessão cultural, antes de os modelos linguísticos entrarem em nossos telefones, escritórios e conversas na mesa de jantar, em algum lugar do Porto, João Gama já estava ajudando a redesenhar a forma como as máquinas aprendem com o mundo.

O que torna a trajetória de João Gama particularmente marcante não é apenas a escala de sua influência científica, mas também seu momento. Muitos dos problemas agora centrais para inteligência artificial, adaptação, aprendizado contínuo e tomada de decisões em tempo real eram questões nas quais ele já estava trabalhando décadas antes. Silenciosamente, em seu laboratório na Universidade do Porto, ele ajudou a moldar campos que só recentemente entraram em uma consciência pública mais ampla

Para João, o aprendizado de máquina nunca foi algo totalmente novo. “O termo aprendizado de máquina foi usado pela primeira vez na década de 1950”, explica ele, referindo-se a Arthur Samuel, o pesquisador que criou um programa de damas capaz de melhorar à medida que jogava. “Essa capacidade de aprender com a experiência é o que chamamos de aprendizado.” O que mudou com o tempo não foi a existência dessas ideias, mas a escala em que a sociedade se tornou consciente delas.

Um ecossistema científico construído no Porto

carreira de João Gama ficou profundamente ligada à Universidade do Porto, onde ele começou a lecionar na Faculdade de Economia no início dos anos 1990. À primeira vista, pode parecer um lugar incomum para o surgimento de um dos principais pesquisadores de inteligência artificial de Portugal. No entanto, João explica: “O grupo foi fundado em economia porque foi lá que o professor Pavel Brazdil ensinou”, diz ele. O Brasil estabeleceu um dos primeiros grupos de aprendizado de máquina internacionalmente relevantes do país dentro da própria Faculdade

De várias maneiras, a localização moldou a perspectiva, já que a economia e as ciências sociais já dependiam muito de grandes quantidades de dados e análises quantitativas. A econometria tradicional abordou os problemas por meio de modelos predefinidos; o aprendizado de máquina os abordou de forma diferente, permitindo que os sistemas aprendam padrões diretamente dos próprios dados. João se viu exatamente na interseção entre o rigor computacional e a

Ao longo dos anos, João ajudou a consolidar esse ecossistema por meio de ensino, supervisão de pesquisa e criação de redes científicas que se estenderam muito além de Portugal. Ele dirigiu o programa de mestrado em análise de dados na Faculdade de Economia por mais de uma década e supervisionou dezenas de estudantes de doutorado e mestrado, muitos dos quais posteriormente construíram suas próprias carreiras de

Aprendendo com mundos em movimento

observação de João Gama de que o mundo real é dinâmico levou a uma mudança significativa no aprendizado de máquina. Enquanto os modelos tradicionais dependiam de conjuntos de dados estáticos, João trabalhou com problemas em que os dados evoluíam continuamente e se tornavam desatualizados rapidamente. Isso o levou a desenvolver abordagens para aprender com fluxos de dados, em que os algoritmos se adaptam continuamente em tempo real. No centro desse trabalho estava a ideia de “deriva conceitual”, o reconhecimento de que os padrões mudam com o tempo. Do comportamento do consumidor e do tráfego urbano às infraestruturas industriais e sistemas ambientais, os padrões que moldam o mundo real estão em constante evolução

O trabalho de João surgiu justamente dessa instabilidade, abordando uma questão fundamental que mais tarde se tornaria central para a inteligência artificial moderna: como as máquinas podem continuar se adaptando e aprendendo em ambientes em constante mudança sem começar repetidamente do zero?

Seu trabalho se tornou fundamental na área. Hoje, sua pesquisa sobre mineração de fluxo de dados e desvio de conceitos está entre as mais citadas internacionalmente, com dezenas de milhares de citações e uma influência global que se estende tanto pela academia quanto pela

As implicações práticas desta pesquisa se tornaram particularmente visíveis por meio de projetos desenvolvidos com infraestruturas do mundo real. Um dos exemplos mais ilustrativos surgiu através de uma colaboração com a Metro do Porto, com o objetivo de detectar falhas mecânicas antes que elas

Responsabilidade antes da superinteligência

As conversas públicas sobre inteligência artificial giram cada vez mais em torno do medo de que as máquinas superem a humanidade. João aborda essas discussões com ceticismo: “Neste momento”, diz ele, quase com humor, “as máquinas ainda são muito estúpidas”. Para João, os sistemas de IA contemporâneos permanecem fundamentalmente limitados porque carecem de consciência, autoconsciência e compreensão genuína do que estão fazendo. Eles executam tarefas com sofisticação crescente, mas sem consciência reflexiva.

Ele não descarta os riscos da IA. Em vez disso, ele se concentra nas realidades sociais atuais, como desigualdade, uso indevido de dados, manipulação de informações e acesso desigual à tecnologia. Ele enfatiza que a tecnologia não é neutra: a IA molda oportunidades, estruturas de trabalho e acesso à informação, dando vantagens para aqueles que podem trabalhar com ela e deixando os outros para trás

Essa preocupação explica em parte por que ele valoriza fortemente os esforços europeus em torno da regulamentação da privacidade e da governança responsável da IA. João vê estruturas como o GDPR não como obstáculos burocráticos, mas como tentativas de proteger a autonomia humana em um mundo onde as informações circulam em velocidade

Universidades como lugares de pensamento

Apesar de seu reconhecimento internacional, grande parte da identidade de João Gama permanece profundamente ligada ao ensino e à vida acadêmica. Ele fala sobre supervisionar estudantes com afeto genuíno, descrevendo a orientação de teses como um dos aspectos mais gratificantes de sua carreira: “É sempre bom trabalhar com

Essa perspectiva também molda sua forte defesa das universidades como espaços que devem preservar a pesquisa junto com o ensino. Ele acredita que as universidades não são meramente instituições para transmitir o conhecimento existente, mas também são responsáveis por criar novas questões, cultivar o pensamento crítico e sustentar a liberdade intelectual necessária para a inovação. A pesquisa exige não apenas habilidade técnica, mas também disponibilidade mental e capacidade de refletir sobre quais problemas valem a pena abordar. Mesmo depois de se tornar Professor Emérito na Universidade do Porto, João continua supervisionando estudantes, liderando projetos de pesquisa e permanecendo ativamente envolvido no INESC TEC. Na prática, muito pouco mudou além de se afastar do ensino formal. Pesquisa, orientação e colaboração científica continuam ocupando o centro de sua vida diária. O que é particularmente impressionante é a maneira como ele fala sobre essa trajetória com muito pouco senso de protagonismo individual. Durante sua palestra final antes de se aposentar do ensino, João optou por não se concentrar em distinções, citações ou marcos de carreira, mas sim nas pessoas que o acompanharam durante décadas de trabalho. “Não fiz nada sozinho”, disse ele. “Tenho que agradecer às minhas equipes, mas, acima de tudo, aos meus alunos.

Continuando a se adaptar

O que fica cada vez mais claro ao falar com João Gama é que a adaptação em si está no centro de sua ciência e visão de mundo. Sua pesquisa se concentrou em sistemas capazes de aprender continuamente porque ele entendeu desde cedo que os modelos estáticos lutam dentro de realidades dinâmicas. Mas a mesma ideia parece ir além dos algoritmos. Ao longo de sua carreira, João repetidamente se posicionou em transições: entre economia e ciência da computação, teoria e aplicação, pesquisa e política, academia e debate público

Há algo discretamente consistente no fato de um dos maiores especialistas mundiais em sistemas adaptativos falar com tanta frequência sobre responsabilidade, colaboração e aprendizado coletivo. Para João, a inteligência, seja artificial ou humana, nunca é puramente individual,

No final das contas, grande parte da infraestrutura agora subjacente à inteligência artificial, sistemas capazes de se adaptar continuamente às realidades em mudança, existe em parte porque João Gama passou décadas pensando em como se adaptar a um mundo que nunca para de se mover.