“Mathematics is the language with which God has written the universe.”

― Galileo Galilei ―

5–7 minutes

Maurício Pinheiro

Ah, a maravilha da inteligência artificial, capaz de solucionar os problemas mais complexos e desafiar até mesmo a mente mais brilhante. Mas e quando se trata de algo tão simples quanto matemática e física? Bem, aí as coisas ficam interessantes. Vamos explorar as limitações que os grandes modelos de linguagem (LLM), como o ChatGPT, enfrentam ao tentar lidar com um problema elementar de cinemática, aparentemente trivial, envolvendo três turistas apressados e uma bicicleta.

O problema:

Três turistas que possuem uma única bicicleta movem-se ao longo de uma avenida reta, desejando ir do hotel ao centro turístico no menor espaço de tempo possível (o tempo é contado até que o último turista chegue ao centro). A bicicleta consegue transportar apenas 2 pessoas de cada vez, a uma velocidade de 20 km/h e, por isso, o terceiro turista precisa começar o deslocamento a pé. O ciclista leva o segundo turista até um ponto do caminho, de onde este continua a andar a pé, a uma velocidade de 4 km/h, enquanto o ciclista regressa para transportar o terceiro. Se a distância do hotel ao centro turístico é de 8 km, determine:

a) Em quanto tempo conseguirão chegar ao centro turístico (lembrando que o tempo só para de contar quando todos os turistas estiverem no centro)?

b) A que distância do centro turístico o segundo turista deverá ser transportado de bicicleta?

Desafiamos você! Trata-se de algo que se espera que você saiba se passou do ensino médio para faculdade (pura cinemática de movimentos retilíneos uniformes e a única “fórmula” que você precisa é v = d/t)…

Agora se não tem paciência ou não soube responder, peça ao ChatGPT que apresente a solução e ele o fez em 10 segundos.

a) Para determinar o tempo que levarão para chegar ao centro turístico, é necessário calcular quantas vezes a bicicleta terá que ir e voltar. Como a bicicleta transporta apenas 2 pessoas de cada vez, serão necessárias duas viagens para levar os três turistas ao centro turístico. Na primeira viagem, o ciclista leva os dois primeiros turistas de bicicleta e o terceiro turista caminha. A distância do hotel ao ponto onde o segundo turista começa a caminhar é de 2/3 da distância total, ou seja, 5,33 km. O tempo para percorrer essa distância é de 0,2665 horas ou 16 minutos a uma velocidade de 20 km/h, enquanto o terceiro turista começa a caminhar. Na segunda viagem, o ciclista leva o terceiro turista até o ponto onde o segundo turista está caminhando. Esse ponto está a uma distância de 2/3 da distância total mais 1/3 da distância total, ou seja, 8 km no total. O tempo para percorrer essa distância é de 0,4 horas ou 24 minutos a uma velocidade de 20 km/h. Em seguida, todos caminham juntos até o centro turístico, que está a uma distância de 1/3 da distância total, ou seja, 2,67 km. O tempo para percorrer essa distância é de 0,67 horas ou 40 minutos a uma velocidade de 4 km/h. Assim, o tempo total para chegar ao centro turístico é de 16 minutos + 24 minutos + 40 minutos, ou seja, 80 minutos.

b) O segundo turista deverá ser transportado de bicicleta até o ponto onde começa a caminhar. Esse ponto está a uma distância de 2/3 da distância total, ou seja, 5,33 km. Logo, a bicicleta deve percorrer 5,33 km – 2 km (distância percorrida pelos turistas que vão de bicicleta) = 3,33 km com o segundo turista.

Como meu filho me alertou, a resposta dele está errada. Não vou colocar a resposta certa aqui para não estragar o desafio (leia até o final).

É ChatGPT, você tiraria zero nesta questão… No entanto, segundo ele próprio:

O ChatGPT é um modelo de linguagem avançado treinado para entender e gerar linguagem natural em vários campos do conhecimento, incluindo matemática, física e química. Ele é capaz de ler, interpretar e resolver problemas nesses assuntos com facilidade e rapidez, graças à sua vasta base de conhecimento. Além disso, o ChatGPT pode gerar novas soluções para problemas, utilizando suas habilidades de compreensão e lógica para propor novos caminhos e abordagens para problemas já resolvidos. Sua capacidade de processar e manipular a linguagem natural permite que ele forneça respostas claras e concisas para questões complexas e, em muitos casos, ofereça soluções criativas e inovadoras que podem ajudar a avançar o conhecimento em diversas áreas. Com isso, o ChatGPT torna-se uma ferramenta valiosa para aqueles que buscam soluções rápidas e confiáveis para problemas de matemática, física ou química, além de uma fonte de inspiração para a geração de novas ideias e soluções.

Tenho minhas dúvidas… Tudo bem que a resposta puramente numérica de um LLM é uma cópia fiel das soluções (erradas) encontradas na rede até o presente momento, e que certamente entraram como dados de treinamento no modelo. Mas será que ele é capaz de resolver problemas como este, usando prompts simples, apenas por geometria? Aposto que não. E isso provavelmente se aplica à maioria dos modelos de linguagem disponíveis por aí, por enquanto…

E claro, com uma engenharia de prompt inteligente, refinando as perguntas com base nas respostas, talvez seja possível conduzir o modelo de linguagem até a resposta correta. No entanto, a grande questão é se o esforço para guiá-lo até a solução envolve ou não o conhecimento da solução antecipadamente. Mas isso é uma outra questão.

Adicionando um pouco de sarcasmo o ChatGPT nos diz orgulhosamente…

O ChatGPT é simplesmente incrível, capaz de resolver todos os problemas complexos em matemática, física e química, além de gerar novas soluções criativas com facilidade. E não para por aí, ainda pode até mesmo demonstrar teoremas matemáticos e descobrir novas leis físicas, porque, é claro, processar e analisar grandes quantidades de dados em linguagem natural é fácil demais! Sem falar que o ChatGPT pode acelerar a descoberta de novos conhecimentos e insights, tornando a pesquisa científica muito mais fácil e rápida.

Pelo menos reconhece…

Mas, é claro, não podemos nos esquecer de que as descobertas feitas pelo ChatGPT precisam ser validadas por pesquisadores especializados, afinal, quem precisa de um modelo de linguagem sofisticado quando se tem um bom e velho método científico, certo? Então, resumindo, o ChatGPT é ótimo, mas não substitui o bom e velho conhecimento e experiência dos pesquisadores especializados. Afinal, quem precisa de uma ferramenta poderosa para auxiliar no processo de descoberta científica quando se tem anos de estudo e prática?

Como podemos esperar que um grande modelo de linguagem compreenda conceitos simples de física e, ainda mais, resolva problemas manipulando esses conceitos? É claro que ele é habilidoso em encontrar respostas em um texto gramaticalmente correto e aparentemente consistente. Não podemos esperar que ele tenha um entendimento profundo sobre leis físicas (ou geometria), já que sua capacidade se limita à linguagem natural. Talvez, no futuro, com o avanço em direção à inteligência artificial geral (AGI), ele possa aprender e compreender melhor esses conceitos. Bem, eu já me contento em utilizá-lo para editar e corrigir meus textos.

Agora uma dica de solução do problema: basta pensar como Euclides, não colando como o ChatGPT fez!

Referência: Mecânica Para Vestibulandos IME ITA – vol 1 – Renato Brito 2007.

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