A inteligência artificial (IA) pode definir-se como a ciência que procura tornar as máquinas inteligentes, permitindo-lhes aprender, raciocinar e tomar decisões de forma similar ao ser humano. Mas o conceito, embora altamente atual, não é recente: logo nos anos 50, John McCarthy explicou o que é a inteligência artificial.
Desde aí, a sua evolução e implementação tornaram-se notáveis, abrangendo outros termos como redes neuronais, machine learning, deep learning, processamento de linguagem natural ou IA generativa. Com efeito, e apesar de já fazer parte do nosso quotidiano, perceber o que é a inteligência artificial continua a ser um desafio complexo.
Como nasceu, então, a IA?
Alan Turing, pai da ciência da computação, lançou uma questão que, hoje, se mantém pertinente (talvez mais do que nunca): afinal, poderão as máquinas pensar?
Num estudo de 1950, o matemático britânico apresenta, portanto, o afamado Teste de Turing. Na sua essência, procura debater se, perante duas respostas a uma pergunta, seremos capazes de distinguir entre o output de um computador e o de um ser humano, sem que estes estejam identificados.
Já nessa altura, Turing defendeu que dali a 50 anos existiriam máquinas com a capacidade de imitar as respostas de um humano. Sem dúvida, uma primeira explicação sobre o que é a inteligência artificial (ou, pelo menos, o que pode ser).
Em 1955, John McCarthy, cientista de computação norte-americano, cunhou a expressão, procurando avançar uma primeira explicação sobre o que é a inteligência artificial:
“É a ciência e engenharia da criação de máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes. Trata-se de uma tarefa que se assemelha à utilização de computadores para entender a inteligência humana, mas a IA não precisa de se confinar a métodos biologicamente observáveis”.
Portanto, o que é a inteligência artificial?
Demis Hassabis, CEO da Google DeepMind e um dos grandes nomes da área, responde à pergunta “o que é a inteligência artificial” com uma definição simples:
“Trata-se da ciência que consiste em tornar as máquinas inteligentes”.
De forma mais detalhada, defende que a IA é a tecnologia que capacita as máquinas com uma lógica de funcionamento semelhante ao de um cérebro humano. Isto é, as máquinas/computadores ganham a capacidade de aprender, resolver problemas e de tomar decisões, tarefas que são típicas da inteligência humana.
Hassabis também menciona que a capacidade adaptativa consiste numa das características que definem o que é a inteligência artificial. Além disso, é o mote que motivou o desenvolvimento de um dos ramos desta tecnologia: o machine learning (ver definição abaixo). É este ramo da IA que, decerto, tem impulsionado o grande crescimento desta tecnologia nos últimos anos.
Quais os principais conceitos da IA?
Para entender melhor o que é a inteligência artificial, importa conhecer, então, alguns dos termos-chave que compõem o seu universo conceptual. Nesse sentido, devemos começar por frisar que a IA deve perspetivar-se como um ecossistema de tecnologias e redes que comunicam entre si e que se adaptam à medida que vão adquirindo dados e experiências.
Redes neuronais
As redes neuronais constituem um dos pilares fundamentais da aprendizagem automática. Inspiram-se, pois, no funcionamento biológico dos neurónios e das sinapses, processando informação com o intuito de reconhecer padrões e tomar decisões de modo semelhante ao cérebro humano.
De forma simplificada, uma rede neuronal é composta por três elementos principais:
- A camada de entrada (input layer), que recebe os dados;
- As camadas ocultas (hidden layers), que os processam e transformam;
- A camada de saída (output layer), que gera o resultado final.
Graças a esta estrutura, as redes neuronais aprendem progressivamente com os dados fornecidos. Por conseguinte, assumem a capacidade de aprimorar continuamente a eficácia das suas respostas.
Os algoritmos de pesquisa da Google recorrem amplamente a redes neuronais e modelos de IA, sendo um dos exemplos mais conhecidos da sua aplicação.
Estes processos das redes neuronais constituem a pedra basilar do que é a inteligência artificial, explicando não apenas o que ela é, mas também como funciona na prática.
Deep Learning
Em segundo plano, surge o deep learning, um subcampo do machine learning (explicado abaixo). Recorre a redes neuronais com três ou mais camadas (conhecidas como deep neural networks) para simular, de forma mais sofisticada, a capacidade de tomada de decisão do cérebro humano.
O facto de o deep learning assentar em múltiplas camadas neuronais permite-lhe analisar volumes massivos de dados, mesmo quando não estão estruturados, e fazê-lo sem necessidade de intervenção humana. A complexa interligação entre estas camadas é precisamente o que torna o deep learning uma das áreas mais avançadas e desafiantes da IA.
Machine Learning
O machine learning é um ramo da IA e da ciência computacional que procura replicar o processo de aprendizagem humana. Em termos práticos, permite que um sistema aprenda de forma autónoma e melhore o seu desempenho sem necessidade de ser programado explicitamente para cada tarefa.
O que diferencia o machine learning do deep learning é, sobretudo, o modo como os algoritmos aprendem e a escala de dados necessária. Enquanto o primeiro pode operar com conjuntos de dados mais reduzidos e técnicas variadas, o segundo exige volumes massivos de informação e redes neuronais profundas para alcançar os seus resultados.
Processamento de Linguagem Natural
O Natural Language Processing (NLP) combina a linguística computacional com modelos estatísticos e de machine learning, permitindo às máquinas reconhecer, compreender e gerar conteúdos de forma próxima da linguagem humana.
Esta tecnologia está no núcleo de assistentes virtuais como a Siri (Apple) ou a Alexa (Amazon). Além de responder a comandos de voz, o NLP possibilita a tradução automática entre idiomas, a sumarização de textos, a análise de sentimentos e a identificação da intenção expressa numa mensagem.
O seu desenvolvimento abre caminho para que as máquinas lidem com as ambiguidades próprias da comunicação humana — como o sarcasmo, as expressões idiomáticas ou as palavras homófonas —, um dos maiores desafios da IA.
IA generativa (genAI)
Hoje, não podemos equacionar o que é a inteligência artificial sem mencionar a sigla “genAI” (Generative AI). Este tipo de IA distingue-se pela capacidade de criar conteúdos originais — como textos, imagens ou até código — e de responder a comandos ou pedidos dos utilizadores em linguagem natural.
Assenta em modelos de deep learning treinados com enormes volumes de dados, que lhes permitem compreender contextos complexos e gerar respostas adequadas. O processo inicia-se com o treino de um modelo de linguagem de base (foundation model), seguindo-se uma fase de afinação (fine-tuning). Por fim, ocorre a geração de conteúdos, acompanhada por ciclos de avaliação e reavaliação que asseguram maior qualidade e coerência nos resultados.
Mas como funciona a IA?
Depois de abordados os conceitos-chave e as bases de entendimento sobre o que é a inteligência artificial, importa agora compreender o seu funcionamento. Alan Turing foi, inequivocamente, um visionário. Entre as várias hipóteses que formulou acerca da possibilidade de as máquinas pensarem, lançou uma questão fundadora: poderá um computador aprender com a experiência?
Entre meados da década de 1950 e o início da década de 1960, surgiram os primeiros esforços para reproduzir aspetos da inteligência humana, em particular a capacidade de resolver problemas. Um exemplo paradigmático é o trabalho de Arthur Samuel — considerado o pai do machine learning —, que desenvolveu um programa de damas capaz de aprender progressivamente e, eventualmente, derrotar o próprio criador.
A árvore de procura como base da IA
Como refere o professor Arlindo Oliveira no livro “Inteligência Artificial”, este programa de computador “incorporava vários conceitos desenvolvidos na área da IA, incluindo a capacidade para procurar soluções em espaços de procura muito grandes e complexos”.
Num jogo de damas, existem imensas posições possíveis para responder às jogadas do adversário. Além disso, cada jogada pode ter mais do que uma resposta. Ou seja, o programa de computador foi capacitado para conseguir analisar um crescente número de posições para determinar qual a que o levaria à vitória.
A isto chama-se, então, a “ramificação do processo de procura”, que assume a forma de uma árvore. “Desenvolver os métodos que permitam explorar estas árvores da procura de forma eficiente foi um dos objetivos mais importantes da área da IA”, explica Arlindo Oliveira.
Esta é, pois, um dos pilares por detrás do que é a inteligência artificial: procurar soluções para problemas de forma semelhante ao nosso cérebro.
Os jogos como a chave para desenvolver a inteligência artificial
Os jogos de computador constituem uma forma acessível de compreender o que é a inteligência artificial e como evoluiu ao longo do tempo. Num podcast do The New York Times, Demis Hassabis explica que o campo da IA se desenvolveu historicamente em duas vias: os sistemas baseados em lógica e o machine learning.
Ademais, o próprio Hassabis iniciou a sua carreira na área através do desenvolvimento de jogos de computador. Esses primeiros jogos assentavam em sistemas de lógica, como o célebre programa Deep Blue, da IBM, que funcionava a partir de dados previamente fornecidos pelos programadores.
Em termos práticos, tratava-se de uma forma de IA capaz de realizar tarefas inteligentes e adaptar-se parcialmente às jogadas do adversário. Contudo, como sublinha Hassabis, estes sistemas não eram capazes de aprender para além do que lhes tinha sido programado: não conseguiam lidar com o inesperado, permanecendo limitados às instruções originais.
No final da década de 1990, a IBM desenvolveu o Deep Blue, o programa de xadrez que se tornou na primeira máquina a bater um campeão mundial de xadrez. Garry Kasparov admitiu em 1997, depois da sua derrota contra o Deep Blue, que “o computador é muito mais forte do que esperava”.
Por outro lado, existe ainda a via do machine learning, que abriu caminho à aprendizagem autónoma das máquinas a partir dos dados que lhes são fornecidos ou das experiências que vão acumulando.
Ao contrário dos sistemas baseados apenas em lógica, aqui as máquinas não se limitam a procurar soluções previamente programadas. Com o machine learning, são capazes de identificar padrões, inferir regras e, em última instância, descobrir por si próprias as estratégias de um jogo. Aproximam-se, por isso, de um processo de aprendizagem humano.
O sistema AlphaGo
Em contraste com o sistema lógico do Deep Blue, Hassabis destaca o AlphaGo, um sistema de IA que aprendeu autonomamente a jogar o complexo jogo de Go e acabou por descobrir estratégias e heurísticas que ultrapassaram tudo o que os programadores humanos poderiam ter concebido. O próprio campeão mundial Lee Sedol reconheceu que o AlphaGo demonstrava criatividade, não sendo apenas uma máquina a seguir instruções.
Assim, o AlphaGo marcou uma viragem histórica, abrindo caminho para as vastas possibilidades dos sistemas de IA baseados em aprendizagem, ao superar as limitações dos modelos puramente lógicos.
O sistema de IA AlphaGo, desenvolvido pela DeepMind já no século XXI, conquistou o campeão mundial de Go, um antigo jogo de tabuleiro chinês significativamente mais complexo do que o xadrez e que exige não apenas estratégia, mas também criatividade e intuição. Este sistema (essencial para perceber, hoje, o que é a inteligência artificial) combina redes neuronais profundas com algoritmos de pesquisa avançados, permitindo-lhe explorar milhões de possibilidades e encontrar soluções inovadoras.
Que tipos de IA existem?
Dada a vastidão deste campo, é essencial compreender o que é a inteligência artificial, mas também os diferentes tipos que existem. A IBM, uma das instituições com maior relevância no seu desenvolvimento, propõe uma divisão em duas categorias: capacidades e funcionalidades.
Atualmente, o principal — e de facto o único — tipo de IA existente é a Narrow AI (IA restrita), também conhecida como Weak AI. É projetado e treinado para desempenhar uma tarefa específica, estando o seu desempenho limitado a essa função. O ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, constitui um exemplo paradigmático de Narrow AI.
Todos os outros tipos de IA com base nas suas capacidades são teóricos. Estes modelos são:
- Strong AI (Inteligência Geral Artificial – AGI): caracteriza-se pela capacidade de aplicar conhecimentos adquiridos anteriormente à resolução de novas tarefas, sem necessidade de treino adicional dos modelos fundacionais. Seria capaz, então, de reproduzir todas as capacidades cognitivas humanas, representando um nível de desenvolvimento que muitos especialistas consideram o próximo grande marco a atingir;
- Super AI (Superinteligência artificial): corresponde a um nível em que a IA ultrapassa as capacidades cognitivas humanas. De acordo com a IBM, este tipo de sistema não só compreenderia sentimentos, como também seria capaz de experienciar emoções, desenvolver necessidades, crenças e desejos próprios. Poderia, por isso, evoluir para além do que hoje conseguimos conceber.
Já com base nas funcionalidades, a inteligência artificial divide-se em quatro tipos:
- Reactive Machine AI: sistemas concebidos para executar apenas uma tarefa específica. Um exemplo é o motor de recomendações da Netflix;
- Limited Memory AI: sistemas capazes de reter determinados dados durante um período limitado de tempo, mas sem capacidade de memória a longo prazo. Assistentes virtuais como a Siri e a Alexa são exemplos deste tipo de IA;
- Theory of Mind AI: enquadrada no conceito de AGI, esta funcionalidade ainda não se materializou. Em teoria, permitiria à IA compreender estados mentais humanos e simular relações sociais de forma avançada;
- Self-Aware AI: igualmente teórica, corresponde ao nível mais avançado, associado à Super AI. Teria consciência de si própria, desenvolvendo a capacidade de compreender os seus próprios pensamentos e emoções.
A necessidade da contenção no desenvolvimento da IA
Analisar o que é a Inteligência artificial implica, portanto, não apenas analisar os avanços que pode proporcionar, como no domínio da medicina, a título ilustrativo. Requer que se pondere, também, os seus potenciais efeitos adversos.
O professor Arlindo Oliveira chega mesmo a projetar a IA como um possível representante “da natureza humana no futuro e no espaço distantes”, num cenário em que a humanidade possa já ter superado a sua própria mortalidade biológica.
Contudo, antes de chegarmos a essa visão futurista, é essencial refletir sobre os seus impactos imediatos e concretos, assegurando que o seu desenvolvimento decorre de forma responsável e orientada para o bem comum.
Os riscos da inteligência artificial
Mustafa Suleyman, uma das figuras mais influentes no campo da IA e autor do livro “A Próxima Vaga” (2023), introduz o conceito central de contenção: “a capacidade de monitorizar, restringir, controlar e, potencialmente até, encerrar tecnologias”.
De facto, a dimensão ética e os riscos associados ao desenvolvimento da IA exigem uma atenção redobrada, sobretudo se esse progresso ocorrer fora de qualquer controlo humano. Suleyman identifica aqui o chamado “problema da contenção”:
A predisposição da tecnologia se difundir amplamente em ondas e ter impactos emergentes que são impossíveis de prever ou controlar, incluindo consequências negativas e imprevistas.
Apesar destas preocupações, já se observa hoje um alinhamento internacional em torno da necessidade de regulação. A recente resolução adotada pelas Nações Unidas apela à criação de sistemas de IA “seguros, protegidos e confiáveis”, reforçando a urgência de um consenso global que assegure um desenvolvimento responsável numa era em que permanecem muitas incógnitas sobre o verdadeiro impacto desta tecnologia.
Na Webtexto, acompanhamos de perto a evolução da Inteligência artificial. Mais do que recorrer às ferramentas, acreditamos que é fundamental compreender a história e os princípios desta tecnologia. Só assim será possível garantir uma utilização verdadeiramente responsável e produtiva da IA. Fale connosco e descubra como integramos este conhecimento na forma como trabalhamos.
FAQ (perguntas frequentes)
A IA é a área da ciência computacional que desenvolve máquinas capazes de simular a inteligência humana, aprendendo, adaptando-se e resolvendo problemas de forma autónoma.
O conceito nasceu com Alan Turing, que em 1950 lançou o Teste de Turing, e foi formalizado em 1955 por John McCarthy, considerado o “pai” da IA.
Os principais tipos de IA, segundo a sua capacidade, podem ser divididos em três categorias, a saber: IA Restrita (Narrow AI), Inteligência Geral Artificial (Artificial General Intelligence – AGI) e Superinteligência artificial (Super AI). Entre estes, apenas a IA Restrita está atualmente em utilização prática.
Funciona através da análise de grandes volumes de dados, da aprendizagem com experiências anteriores e da procura de soluções em “árvores de decisão”, simulando, assim, os processos cognitivos humanos.
