A inteligência artificial é a nova eletricidade do século XX, transformando todas as indústrias.
Andrew Ng
A inteligência artificial é a inteligência do sistema computacional. Os sistemas computacionais são capazes de reproduzir o pensamento humano, desempenhar tarefas, tomar decisões, etc. Isto dá-se através da "replicação" do cérebro humano na máquina.
Os sistemas computacionais aprendem padrões através da alimentação de uma grande volume de dados, em grande quantidade e boa qualidade e processados da forma adequada. Assim, "desenvolve-se" a inteligência artificial.
Alguns exemplos de IAs são o reconhecimento facial, os assistentes de voz, os chatbots, os assistentes virtuais, as IAs generativas e o algoritmo das redes sociais. Vamos saber mais?
Quem criou a inteligência artificial?
A inteligência artificial é o resultado de investigações (e contribuições) de vários cientistas ao longo de décadas. Isto significa que não existe um único criador da inteligência artificial, mas sim investigadores que se destacaram ao longo do processo de criação da inteligência artificial.
Um dos grandes cientistas que contribuiu para a criação da inteligência artificial foi Alan Turing. Conhecido como o "pai da computação", em 1950 publicou a investigação científica "Computadores e Inteligência", mencionando a palavra-chave "inteligência artificial".
Na sua pesquisa, Turing realizou testes para avaliar a capacidade das máquinas em reproduzir o pensamento humano. Estes testem ficaram conhecidos como o "jogo da imitação". Depois da sua publicação, foram desenvolvidas várias investigações científicas como intuito de testar o projeto de Alan Turing, ao longo dos anos.
Uma das investigações que se mais se destacou foi a de Joseph Weizebaum, que criou o programa ELIZA, em 1966. Este foi um dos primeiros programas de simulação de conversa entre um homem e uma máquina, através de processamento de linguagem natural. Provou que os sistemas computacionais eram capazes de desenvolver um diálogo, com características semelhantes ao diálogo dos seres humanos.
Quando surgiu a inteligência artificial?
No meio científico, há um debate antigo sobre duas vertentes: a replicação do cérebro humano e a automatização de tarefas repetitivas. Estes debates são anteriores à criação dos sistemas computacionais, o que significa que são bastante antigos.
Apesar deste debate se ter iniciado há muito tempo, na Grécia Antiga, para ser mais específico, as investigações sobre redes neurais começaram apenas no século XX, e só começaram a dar frutos na década de 50.
Nascimento oficial do campo científico da "inteligência artificial"
O nascimento oficial da inteligência artificial deu-se em 1956, na conferência de Dartmouth, onde foi oficialmente definida como um campo científico. Os primeiros programas de manipulação de linguagem foram criados apenas na década de 60, como o programa ELIZA, que mencionamos acima.
A partir dos anos 2000, a inteligência artificial expandiu bastante, com o desenvolvimento de vários campos de pesquisa, como aprendizagem automática (machine learning), redes neurais profundas (deep learning) e big data.
Hoje em dia, a IA automatiza tarefas, principalmente profissionais, diminui a quantidade de erros humanos, desempenha atividades com rapidez e precisão e realiza tarefas repetitivas. Tem inúmeros benefícios!
Como funciona a IA?
O funcionamento da inteligência artificial, de forma simples, segue o seguinte processo:
entrada de dados ➡️tratamento de dados ➡️uso de algoritmos para aprendizagem de padrões ➡️modelagem e tomada de decisão ➡️geração de resposta ou ação.
A IA funciona a partir da alimentação de um grande conjunto de dados, que são processados e tratados. Após o processamento e o tratamento de dados, são identificados padrões de acordo com o conjunto de informações.
Esta alimentação de dados serve como um treino para a aprendizagem de padrões. Com a aprendizagem, a máquina desempenha tarefas e toma decisões de forma autónoma, através de algoritmos. Neste caso, a máquina organiza a aprendizagem para a resolução de problemas.
A análise realizada pela IA faz a máquina gerar uma resposta, ou seja, um resultado. Essa resposta pode ser em formato de recomendação de um filme, como a IA da Netflix; pode ser em formato de texto ou imagem, como a IA do ChatGPT, etc. Mas existem muitos outros exemplos!
Machine learning
O machine learning é a aprendizagem automática. Tal como o nome indica, a máquina é treinada a partir de grandes conjuntos de dados para que aprenda a identificar padrões. Desta forma, gera respostas e executa ações de forma automatizada.
Deep learning
O deep learning faz parte do universo de machine learning. Funciona através de redes neurais para analisar bancos de dados e informações.
Estas redes neurais assemelham-se ao cérebro humano, e processam informações através da conexão entre neurónios artificiais.
Diferentes tipos de inteligência artificial
Este campo da ciência envolve o desenvolvimento de máquinas capazes de aprender, raciocinar e atuar de forma automática, ou seja, sem a necessidade da intervenção (ou da inteligência) humana. Estas máquinas conseguem analisar um volume de dados, uma quantidade que não conseguiria ser avaliada apenas com a inteligência humana.
Esta tecnologia baseia-se principalmente primordialmente em machine learning e na aprendizagem profunda para a execução das suas atividades. Mas existem diferentes tipos, vejamos quais!
Máquinas reativas
As máquinas reativas são o tipo mais simples de inteligência artificial. Estas respondem a estímulos a partir de regras pré-programadas. Não utilizam memória, o que as impossibilita de aprender com processamentos anteriores.
Um exemplo de máquina reativa é a Deep Blue, que foi criada pela IBM, e venceu um jogo de xadrez do campeão mundial Garry Kasparov, em 1997. Este é um dos maiores exemplos de IA!
Memória limitada
A maioria das inteligências artificiais atualmente é de memória limitada. A IA de memória limitada melhora o seu desempenho com base nos processamentos de dados anteriores, ou seja, com base na sua memória. Geralmente, a sua aprendizagem dá-se através do treino em redes neurais artificiais. O deep learning é um exemplo de IA de memória limitada.
Teoria da mente
Este tipo de IA ainda se encontra em processo de investigação, o que significa que ainda não existe. A expectativa é que consiga simular a mente humana de forma mais precisa, com capacidade de interação social e emoções. O objetivo é que se torne ainda mais capaz de tomar decisões de forma parecida com os seres humanos.
Além dos diferentes tipos, as IAs também podem ser classificadas como:
estreita
geral
superinteligência
A inteligência artificial estreita é a IA que se utiliza atualmente, que executa ações de forma limitada, baseando-se no treino e no código de programação. A inteligência artificial geral consiste numa máquina com capacidade de pensar e sentir tal como um ser humano. A superinteligência artificial, por outro lado, consiste numa máquina capaz de pensar acima da capacidade humana.
Redes neurais
As redes neurais são a própria "replica" do cérebro humano, uma vez que o seu funcionamento apresenta semelhanças com o funcionamento do cérebro humano.
As redes neurais processam os dados através da interconexão de neurónios artificiais (que são módulos de software).
Estes neurónios artificiais são chamados de "perceptrons" ou "nós computacionais". São eles que fazem a classificação e a análise dos dados.
Uma rede neural é formada por camadas, e na primeira camada ocorre a "alimentação" dos dados enviados pelo utilizador. As informações são passadas para as outras camadas que compõem a rede. Os modelos que contêm mais de 3 camadas são consideradas "redes neurais profundas".
Os tipos principais de redes neurais são: feedfoward, recorrentes, memória de curto prazo, convolucionais e generativas.
Modelos de linguagem artificial
A linguagem artificial tem inúmeros tipos de modelos. Vamos ver alguns detalhes sobre cada um deles!
Modelos estáticos
Os modelos estáticos não modificam o seu comportamento. Este tipo de modelo utiliza um conjunto de dados fixos e, se não houver novo treino, não existe adaptação.
Modelos neurais clássicos
Estes modelos assemelham-se ao cérebro humano. São compostos por redes de neurónios artificiais, que se organizam em formato de camadas. Servem para reconhecimento de padrões e classificação de imagens, por exemplo.
Modelos baseados em atenção
Os modelos baseados em atenção utilizam a técnica da "atenção", onde se dá um maior ênfase (ou atenção) nas informações mais importantes dos dados de entrada. Este tipo de modelo transformou os processos de tradução automática e o processamento de linguagem natural NLP.
Modelos de linguagem pré-treinados
Estes são modelos treinados de forma prévia com um grande conjunto de dados. Os treinos servem para que os modelos aprendam padrões. Um exemplo do modelo de linguagem pré-treinado é o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
Modelos de linguagem de grande escala
Os modelos de linguagem de grande escala são pré-treinados com um volume extenso de parâmetros, chegando aos biliões. Traduzem idiomas, geram textos e respondem perguntas, por exemplo. Alguns exemplos são o GPT-4 e GPT-5.
O que é IA generativa?
A IA generativa é um modelo de deep learning que cria conteúdos originais. Os conteúdos originais podem ser textos, imagens, vídeos e áudios (todos de alta qualidade) e são gerados a partir de um prompt ou de um pedido realizado pelo utilizador.
Através do treino realizado a partir de um grande conjunto de dados, os modelos de IA generativos aprendem padrões.
Com essa aprendizagem, criam representações desses dados, capturando as informações mais importantes.
Ou seja, geram conteúdos, tendo em conta essas representações. Os conteúdos criados são parecidos com os dados de entrada, mas não são iguais. Originalmente, estes modelos eram utilizados apenas no setor de estatística, principalmente na análise de dados numéricos, deteção de padrões e realização de previsões.
Com o crescimento de deep learning, estas IAs passaram a ser eficientes também na análise de dados complexos, podendo analisar imagens, vídeos, áudios e textos. Com esta evolução, as pessoas começaram a utilizá-las no seu dia a dia.
As IAs utilizam, maioritariamente, três modelos de deep learning. Um deles é os Autocodificadores Variacionais (VAEs), que codificam os dados de forma compacta e depois decodificam para gerar novos conteúdos. Criam várias versões de conteúdos a partir de um prompt.
Outro é os modelos de difusão, que incorporam ruídos aos dados, de forma que esses se tornem irreconhecíveis. Depois, os ruídos são removidos para a reconstrução ou geração de novas imagens. É muito utilizado na IA DALL-E, por exemplo.
Por último, os "transformadores". Estes "trabalham" com uma sequência de dados, seja em áudio, imagem, texto ou código. Estão presente em várias IAs generativas populares da atualidade, como Copilot, ChatGPT e GPT-4.
Exemplos de IA
Podemos citar infinitos exemplos de IA, mas vamos focar-nos nas três que as pessoas mais têm usado no dia a dia. São elas:
🗣️
Assistente de voz
IA que reconhece a sua voz e executa os comandos pedidos. Estes podem ser para fazer a programação de um alarme, fazer uma chamada, tocar uma canção, etc. Os principais exemplos de IA de assistência de voz são: Alexa (Amazon), Google Assistente (Android) e Siri (Apple).
🧔
Reconhecimento facial
IA que reconhece a face do utilizador e confirma a sua identidade para aceder a dispositivos e aplicações. O reconhecimento facial está presente, por exemplo, no acesso aos apps de bancos financeiros, aos serviços e atendimentos de segurança pública, etc.
🤳
Redes sociais
IA que personaliza os conteúdos que irão aparecer aos utilizadores, de acordo com algoritmos que analisam padrões nas pesquisas e interesses de cada utilizador. Está presente em várias redes sociais, como Facebook, X (Twitter) e Instagram.
Além destes, podemos citar muitos outros, como chatbots, aplicações de transporte, geradores de texto e imagens (como DALL-E e ChatGPT), entre outros.
Futuro da inteligência artificial
A inteligência artificial foi criada para que as máquinas consigam aprender, resolver problemas, tomar decisões e fazer previsões de forma automática, tal como a mente humana. Mas, hoje em dia, o foco principal é, sem dúvida, a IA generativa, apelidada de "IA gen".
A IA generativa tem a capacidade de criar, de forma original, vídeos, imagens e textos. Mas a sua evolução ao longo dos anos permite-nos pensar el algumas estimativas para o futuro:
1950's
Criação da Artificial Intelligence (AI)
A inteligência artificial permitiu que as máquinas simulassem a aprendizagem tal como o pensamento humano.
1980's
Machine Learning
A aprendizagem automática permitiu que as máquinas aprendessem de forma automatizada com base em dados para resolver problemas, tomar decisões ou realizar previsões. As suas principais técnicas são decision trees, regressão logística e regressão linear.
2010's
Deep Learning
O deep learning foi criado como uma extensão dos estudos de machine learning. Permite fazer uma aprendizagem automática com redes neurais multicamadas (ou seja, profundas). Estas simulam o funcionamento do cérebro humano no que diz respeito à análise de dados, tomada de decisões, entre outros; e aprendem de forma não supervisionada.
2020's
Generative AI (Gen AI)
A inteligência artificial generativa é um modelo de deep learning capaz de criar conteúdos complexos e originais, como textos, imagens, vídeos e áudios de alta qualidade, de acordo com a solicitação do prompt.
Futuro
Expansão da IA generativa e caminho para a Inteligência Artificial Geral (AGI)
Atualmente, utiliza-se a IA generativa estreita (ANI), que é especializada no desempenho de tarefas. Considerando a evolução das pesquisas de IA, no futuro será criada a Inteligência Artificial Geral (AGI), que terá capacidade de raciocinar de forma ampla, equiparada ao ser humano. Num futuro mais distante, estima-se a criação da Superinteligência Artificial (ASI), que ultrapassará a inteligência humana.
Para o futuro, estima-se que a IA se expanda, com a criação da inteligência artificial geral (AGI), que será um sistema computacional capaz de raciocinar como um ser humano. Posteriormente, haverá a criação da superinteligência artificial (ASI), terá uma capacidade de raciocínio superior à inteligência humana.
Além disso, a estimativa é que este mercado cresça cada vez mais, chegando a movimentar, triliões de doláres.
até 2030¹
Ou seja, a IA generativa está a transformar as nossas vidas, e a expectativa é de que os tipos de inteligência artificial façam cada vez mais parte do nosso dia a dia!
Referências
- GRAND REVIEW RESEARCH (2026) Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Analysis Report by Tecnology, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2026-2030. Acesso realizado em 16 de junho de 2026 https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market
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