Quando pensamos nas tecnologias que Star Trek teria antecipado, é natural lembrar de comunicadores, tablets, telas sensíveis ao toque ou instrumentos médicos portáteis. Essas comparações são interessantes, mas talvez exista outra previsão menos visível e mais profunda em Star Trek: A Nova Geração: a maneira como os personagens se relacionam com o computador.

Ao longo desta série, vimos esse padrão em situações bastante diferentes. Geordi utilizou o computador enquanto construía uma investigação a partir de informações incompletas. Uma instrução mal formulada levou à criação de Moriarty. Registros técnicos e pessoais foram transformados em uma representação de Leah Brahms. Em Schisms, lembranças fragmentadas ganharam forma por meio de sucessivas descrições, correções e ajustes.

Em todos esses casos, o computador não aparece apenas no final do trabalho para executar uma ordem já definida. Ele participa enquanto o problema ainda está sendo formulado, enquanto hipóteses são testadas ou enquanto uma ideia incompleta começa a ganhar forma.

Esse talvez seja o ponto mais interessante.

Durante grande parte da história da computação, nossa intenção precisava ser traduzida em operações relativamente precisas. Era necessário saber quais ferramentas usar, quais comandos fornecer e quais etapas executar. As interfaces foram escondendo parte dessa complexidade, mas a distância entre aquilo que queríamos fazer e aquilo que precisávamos dizer à máquina continuava sendo importante.

Em Star Trek, essa distância muitas vezes parece muito menor. Geordi não precisa conhecer o procedimento matemático necessário para reconstruir uma forma a partir de uma sombra. Os tripulantes de Schisms não precisam dominar modelagem tridimensional para recriar um ambiente. Eles descrevem aquilo que procuram, observam o resultado e continuam a partir dali.

É justamente nessa direção que parte da computação atual começou a avançar. Quando pedimos a um sistema que analise um documento, investigue um problema, gere uma imagem ou procure relações entre informações, nem sempre estamos descrevendo cada operação necessária. Muitas vezes fornecemos um objetivo, algum contexto e determinadas restrições, deixando que o sistema organize parte do caminho.

Por isso, a mudança não está simplesmente em substituir comandos por frases comuns. Está em permitir que a interação acompanhe o próprio trabalho: receber novas informações, aceitar correções, relacionar contexto e continuar operando mesmo quando o objetivo ainda não estava completamente definido no início.

Existe uma diferença grande entre dizer “abra este arquivo” e dizer “descubra por que este sistema começou a falhar”. A primeira instrução corresponde quase diretamente a uma ação. A segunda apresenta um problema. Para investigá-lo, talvez seja necessário consultar diferentes fontes, comparar informações, formular hipóteses e voltar ao usuário quando algo não puder ser determinado.

É nesse ponto que o computador começa a ocupar uma posição diferente: menos como uma ferramenta isolada e mais como uma camada entre a intenção humana e diversas ferramentas que podem ser usadas para realizá-la.

Ainda estamos muito longe do computador da Enterprise. Sistemas atuais cometem erros, interpretam instruções incorretamente, produzem informações falsas e continuam dependendo de supervisão humana. Mas algumas peças começaram a se aproximar. Modelos atuais conseguem trabalhar com linguagem, imagens, código, documentos e ferramentas externas, coordenando diferentes etapas a partir de um objetivo recebido.

Isso também muda aquilo que se espera de nós.

Se executar cada operação se torna mais fácil, definir corretamente o problema ganha importância. É preciso saber formular objetivos, reconhecer restrições, avaliar resultados e perceber quando algo importante ficou de fora. Os próprios episódios mostraram isso: Geordi precisou acrescentar a hipótese certa; uma instrução mal calibrada produziu Moriarty; a representação de Leah Brahms só era útil enquanto continuava sendo tratada como representação; e os tripulantes de Schisms avançavam porque conseguiam reconhecer quando o resultado não correspondia ao que buscavam.

Quanto mais fácil fica gerar alternativas, mais importante se torna saber avaliá-las. Quando uma máquina consegue transformar uma descrição em ação, compreender aquilo que realmente queremos deixa de ser apenas uma etapa inicial e passa a fazer parte do próprio trabalho.

Talvez seja por isso que algumas cenas de Star Trek: A Nova Geração começaram a parecer tão familiares. Não construímos a Enterprise nem criamos um computador equivalente ao seu. Mas já começamos a experimentar algo que durante décadas pareceu apenas uma conveniência da ficção científica: explicar um problema a uma máquina, observar aquilo que ela produz e continuar trabalhando a partir da resposta.

Talvez a previsão mais interessante nunca tenha sido que conversaríamos com computadores.

Talvez tenha sido perceber que, algum dia, conversar com eles se tornaria uma maneira de trabalhar.