Você provavelmente já sabe (a publicidade online te lembra disso todos os dias) que, com um simples comando, é possível gerar um videogame. A IA pode criá-lo, mas não consegue jogá-lo de fato. O motivo não é que os jogos sejam inerentemente difíceis: é que o mundo real obedece às mesmas leis da física em todos os lugares, e os videogames não.

Programar não é um jogo

Togelius define programação de um ponto de vista estrutural: um jogo muito bem projetado. Cada linha de código vem com uma declaração clara, um critério de sucesso verificável e feedback sobre possíveis falhas, e o programa indica exatamente onde e por que falhou. Modelos de linguagem foram treinados com quantidades massivas de código e refinados por meio de aprendizado por reforço para resolver precisamente esse tipo de problema. Programar é, em termos de estrutura de tarefas, um jogo excepcionalmente bem-comportado, como Togelius o define. É por isso que tantas pessoas acham a programação prazerosa.

No entanto, os videogames são uma história diferente: o campo de jogo é regido por regras mais arbitrárias, o feedback pode ser imediato ou demorar horas para chegar, o raciocínio espacial é essencial e a margem de erro é muito menor. Quando um modelo de IA é solicitado a jogar um jogo, o resultado documentado no artigo de Togelius é inequívoco: “fracasso absoluto”.

Com orientação, por favor

O Gemini 2.5 Pro completou Pokémon Blue em maio de 2025, mas levou consideravelmente mais tempo do que qualquer jogador humano, cometeu erros repetitivos e dependeu de software auxiliar para ter sucesso. A revista TIME analisou por que os melhores sistemas de IA ainda têm dificuldades com ‘Pokémon’. E isso apesar de ser um dos poucos títulos que eles conseguem terminar. Eles têm sucesso porque esses sistemas possuem APIs específicas para consultar guias estratégicos. O fato de Pokémon e Minecraft (outro título que as IAs conseguem navegar) serem duas das franquias mais documentadas na história dos videogames, com milhões de horas de detonados disponíveis online, é fundamental para a maior facilidade com que conseguem completá-los.

A chave está na física

Mas por que um modelo de linguagem consegue escrever uma redação sobre física quântica e, ao mesmo tempo, fracassa miseravelmente em Halo e Space Invaders? A resposta de Togelius é que “esses dois jogos são mais diferentes entre si, em certo sentido, do que duas redações acadêmicas distintas”. Em outras palavras: os videogames são extremamente heterogêneos. Cada um inventa suas próprias regras, sua própria lógica espacial, seu próprio sistema de recompensas. A mecânica de um jogo de plataforma é completamente diferente da de Tetris. O raciocínio espacial (onde os objetos estão, como se movem, como se relacionam entre si) não aparece nos dados de pré-treinamento dos modelos de linguagem porque é impossível extraí-lo de um jogo para outro.

No entanto, vamos considerar uma tarefa aparentemente mais difícil do que jogar Super Mario: dirigir um carro autônomo. E a IA faz isso muito bem. A diferença em relação aos videogames é que o mundo real obedece às mesmas leis da física em qualquer lugar do planeta. O asfalto se comporta da mesma forma em São Francisco e em Xangai, os semáforos seguem os mesmos princípios e o veículo sempre responde da mesma maneira. Como Togelius destaca, “dirigir é muito mais homogêneo do que os videogames como um todo”. Aprenda a dirigir e você poderá fazê-lo em qualquer lugar do mundo. Aprenda a jogar Doom e você não terá ideia de como jogar Age of Empires.

O critério definitivo. É por isso que Togelius propõe os videogames como referência para determinar o sucesso de uma IA: deve-se avaliar se um agente consegue aprender a completar qualquer jogo entre os 100 mais populares do Steam em aproximadamente o mesmo tempo que um jogador humano habilidoso, sem acesso a documentação prévia ou integração específica. Nenhum sistema atualmente se aproxima desse padrão (que não exige vencer na primeira tentativa, mas sim aprender em um ritmo humano).

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