Conceitos iniciais de Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial (IA) deixou de ser um conceito da ficção científica para se tornar um verdadeiro hype da inovação tecnológica contemporânea. Pessoas leigas estão maravilhadas (ou assustadas, dependendo do caso) com as possibilidades das ferramentas de IA. No entanto, precisamos compreender que a IA não é algo “mágico”, mas sim uma disciplina acadêmica rigorosa, fundamentada em lógica, estatística e algoritmos complexos.

A Inteligência Artificial pode ser entendida como o campo que busca compreender e construir entidades inteligentes capazes de perceber o ambiente e agir de modo eficaz diante de situações diversas. Em uma formulação moderna, Russell e Norvig (2021) definem a IA como o estudo de agentes que recebem percepções do ambiente e executam ações. De forma mais simples, podemos entender a área de IA como o ramo da ciência da computação que se dedica ao desenvolvimento de sistemas capazes de realizar tarefas que, se executadas por seres humanos, exigiriam inteligência.

Russell e Norvig (2021) também destacam que as ferramentas e técnicas estudadas na área não se limitam a “pensar como humanos”, mas também a agir racionalmente, isto é, fazer a coisa adequada em função de objetivos e contexto.

Historicamente, não houve uma única definição para o termo IA. Segundo Russell e Norvig (2021), a área se organizou em torno de quatro perspectivas:

1. Sistemas que pensam como humanos: modelos cognitivos e processos de decisão (ex: sistemas especialistas que tentam mimetizar o diagnóstico de um médico).
2. Sistemas que agem como humanos: modelos focados em mimetizar comportamentos e ações humanas (ex: chatbots conversacionais como o ChatGPT).
3. Sistemas que pensam racionalmente: modelos baseados na lógica e no “pensamento correto” (ex:  sistemas de inferência lógica ou solucionadores de teoremas matemáticos).
4. Sistemas que agem racionalmente: agentes que operam para atingir o melhor resultado ou o melhor resultado esperado em condições de incerteza (ex: algoritmos de recomendação da Netflix ou YouTube).

Essa distinção é importante porque mostra que “inteligência” pode ser interpretada ora como semelhança com a mente humana, ora como desempenho racional em tarefas.

Como surgiu a área acadêmica de IA?

A formação acadêmica do campo de estudos que hoje chamamos “Inteligência Artificial” resulta da mistura entre filosofia, lógica, matemática, computação, psicologia, neurociência, linguística, teoria do controle e economia. Russell e Norvig (2021) mostram que ideias fundamentais vieram de Aristóteles, com a lógica; de Descartes e do debate mente-corpo; de Boole e Frege, com a formalização da lógica; e de Turing, com a noção de computabilidade.

Como campo acadêmico propriamente dito, a IA costuma ter seu marco inicial entre 1943 e 1956. Para fins de posicionamento histórico, devemos lembrar que McCulloch e Pitts, em 1943, estabeleceram o primeiro modelo matemático de redes neurais. Eles propuseram que neurônios biológicos podiam ser modelados como unidades lógicas simples (excitatórias ou inibitórias) que disparam com base em um limiar, formando a base da inteligência artificial.

O Teste de Turing (1950)

Cabe destacar que, para alguns pesquisadores, o ponto de partida das técnicas de Inteligência Artificial modernas começou alguns anos depois. Em 1950, Alan Turing publicou o trabalho intitulado “Computing Machinery and Intelligence” (Turing, 1950). Neste artigo, Turing desviou-se da pergunta metafísica “As máquinas podem pensar?” e se concentrou em uma abordagem pragmática, buscando responder a seguinte pergunta: “As máquinas podem se comportar de forma indistinguível de um ser humano?”.

Para realizar essa substituição na problemática, em vez de discutir diretamente o conceito de pensamento, Turing propôs um critério comportamental: se, em uma conversa escrita, um interrogador humano não consegue distinguir se está dialogando com uma pessoa ou com uma máquina, então a máquina passa no teste (Russell; Norvig, 2021). Assim surgiu o famoso Teste de Turing.

O Teste de Turing funciona da seguinte maneira: um interrogador humano interage, via texto, com duas entidades ocultas: outro humano e um computador. Se o interrogador não conseguir distinguir, de forma consistente, quem é o humano e quem é a máquina após uma série de perguntas, a máquina é considerada como tendo “passado” no teste.

Russell e Norvig (2021) explicam que, para passar nesse teste, um sistema precisaria reunir várias capacidades centrais da IA: processamento de linguagem natural, representação de conhecimento, raciocínio automatizado e aprendizado de máquina. Na formulação ampliada, chamada de “Teste de Turing Total”, seriam exigidas ainda visão computacional, reconhecimento de fala e robótica, pois a máquina deveria interagir também com o mundo físico.

Apesar de sua importância histórica, o Teste de Turing hoje é mais relevante como marco conceitual do que como objetivo prático da pesquisa. Russell e Norvig (2021) observam que a maior parte dos pesquisadores prefere avaliar sistemas por desempenho em tarefas concretas, e não pela mera capacidade de imitar humanos em conversa. Isso ocorre porque parecer humano não é exatamente o mesmo que ser competente, seguro ou racional.

A Conferência de Dartmouth (1956)

Mais alguns anos a frente, em 1956, John McCarthy e demais colegas organizaram o famoso workshop de verão em Dartmouth College, no qual a expressão “Artificial Intelligence (AI)” foi usada oficialmente pela primeira vez. Na proposta original do evento, os autores afirmavam que “cada aspecto do aprendizado ou qualquer outra característica da inteligência pode, em princípio, ser descrito de forma tão precisa que uma máquina pode ser construída para simulá-lo” (McCarthy et al., 1955).

Depois de Dartmouth, a área passou por fases distintas. Houve um período inicial de grande otimismo, marcado pelas provas de teoremas, jogos e resolução de problemas. Em seguida, vieram limitações práticas, especialmente ligadas à explosão combinatória e ao alto custo computacional. Mais tarde, a IA ganhou novo impulso com os sistemas especialistas, com os métodos probabilísticos e, já no século XXI, com o aprendizado de máquina em larga escala e o deep learning, favorecidos por mais dados, maior poder computacional e novos algoritmos (Russell; Norvig, 2021).

As Figuras 1 e 2 representam em formato de linha do tempo os principais episódios que contribuiram para a evolução e a divulgação dos conhecimentos de inteligência artificial, incluindo vários que não foram descritos neste artigo.

Tipos de IA por capacidade: IA Fraca e IA Forte

A discussão e categorização dos algoritmos e técnicas entre IA fraca e IA forte é filosófica e continua bem relevante. Russell e Norvig (2021) afirmam que – usando a terminologia filosófica da área – IA fraca (Artificial Narrow Intelligence – ANI) é a hipótese de que máquinas podem se comportar inteligentemente. Por outro lado, o termo IA forte (Artificial General Intelligence – AGI) é a hipótese de que tais máquinas não apenas simulam inteligência, mas realmente possuem mente, entendimento ou estados mentais genuínos.

Em outras palavras, a IA fraca aceita que um sistema possa resolver problemas, dialogar, reconhecer padrões e tomar decisões de modo convincente, sem assumir que ele “sente”, “compreende” ou “tem consciência” no sentido humano. Portanto, é a IA que temos à disposição hoje, como os algoritmos de reconhecimento facial, tradução de textos ou diagnósticos médicos. Os modelos GPT e Gemini também são exemplos dessa categoria.

A IA forte, ao contrário, sustenta que uma máquina suficientemente sofisticada poderia de fato pensar e possuir mente própria. Essa segunda hipótese é muito mais controversa, porque envolve debates sobre consciência, intencionalidade e natureza da mente, que ainda permanecem em aberto (Russell; Norvig, 2021). Atualmente, a IA Forte permanece no campo da teoria e da pesquisa especulativa.

Curiosidade:
Existe uma terceira categoria chamada de Superinteligência Artificial (do inglês, Artificial Superintelligence – ASI). Ela é totalmente teórica e prevê que a inteligência artificial será superior à humana, sendo capaz de realizar tarefas impossíveis aos seres humanos.

TABLEAU [s.d.]

Subáreas de IA

Na seção anterior discutimos a classificação das IAs a partir de sua capacidade. Agora, faremos a categorização tomando como referência outro critério: as funcionalidades ou objetivos dos algoritmos. É importante fazermos essa distinção para que os termos técnicos não sejam usados de forma errada.

Com o grande interesse do público pelo assunto, cada vez mais publicações têm usado termos como inteligência artificial (artificial intelligence), aprendizado de máquina (machine learning), aprendizagem profunda (deep learning) e IAs generativas (generative AIs) como se fossem sinônimos (e eles não são!).

Apesar de os conceitos representados serem interligados, eles representam formas e objetivos diferentes de lidar com os problemas. A Figura 3 demonstra um modelo que nos oferece uma visão mais clara de como esses conceitos estão interligados.

Conforme descrito por Bendimerad (2025), na verdade, os termos estão associados como se fossem a composição de uma boneca matryoshka¹. A Inteligência Artificial é o campo mais amplo, “abraçando” todos os demais conjuntos de técnicas. O aprendizado de máquina trata mais dos algoritmos que aprendem a partir dos dados para fazer predições e tomar decisões. Dentro da linha de aprendizado de máquina, a aprendizagem profunda lida com tarefas mais complexas e grandes conjuntos de dados usando redes neurais. Por fim, as IAs generativas são modelos que lidam com geração de conteúdos como imagens, textos ou músicas.

Conclusão

A história da IA mostra que a área nasceu de um encontro entre antigas questões filosóficas e avanços matemáticos e computacionais modernos. Seu desenvolvimento acadêmico exigiu décadas de refinamento teórico, superação de limitações técnicas e mudança de paradigmas. Hoje, a definição mais robusta de IA tende a enfatizar agentes inteligentes e comportamento racional, sem reduzir a área a uma simples cópia da mente humana (Russell; Norvig, 2021).

A distinção entre IA fraca e IA forte continua útil porque separa dois níveis de discussão: o nível da engenharia, em que se constroem sistemas capazes de executar tarefas inteligentemente, e o nível filosófico, em que se pergunta se essas máquinas realmente pensam.

Considerando que os algoritmos de IA já estão em nossas vidas, gostemos ou não, é importante olharmos para além do hype das ferramentas atuais e entender os fundamentos lógicos que as sustentam. Desta forma, poderemos construir – e também usar, por que não? – ferramentas de forma ética e eficiente.

Obrigado pela leitura e bons estudos!

Referências

ANDRADE, Amanda; BORGES, Matheus; SANTOS, Murilo; PEREIRA, Ramon; MARTINS, Raquel; GAGNO, Rebeca; ANACLETO, Sabrina; RODRIGUES, Tamiris. A ética no uso da inteligência artificial e seus riscos jurídicos. Revista Acadêmica Online, v. 11, n. 56, p. e1400, 2025. DOI: https://doi.org/10.36238/2359-5787.2025.v11n56.1400.

BENDIMERAD, Sabrine. Artificial intelligence, machine learning, deep learning and generative AI: clearly explained. Towards Data Science, 2025. Disponível em: https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-and-generative-ai-clearly-explained/. Acesso em: 22 abr. 2026.

KENNETH, Ace. What is the difference between AI, ML, DL, and Generative AI? Tutorials Dojo, 2025. Disponível em: https://tutorialsdojo.com/what-is-the-difference-between-ai-ml-dl-and-generative-ai/. Acesso em: 22 abr. 2026.

MCCARTHY, J. et al. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. Hanover, NH: Dartmouth College, 1955.

MCCULLOCH, Warren; PITTS Walter. A logical calculus of the ideas imminent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics 5: 115-33, 1950. Disponível em: https://home.csulb.edu/~cwallis/382/readings/482/mccolloch.logical.calculus.ideas.1943.pdf. Acesso em: 21 abr. 2026.

RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna. 3. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013.

TABLEAU. O que é inteligência artificial? Tableau, [s.d.]. Disponível em: https://www.tableau.com/pt-br/learn/articles/ai. Acesso em: 22 abr. 2026.

TURING, Alan M. Computing machinery and intelligence. Mind, v. 59, n. 236, p. 433-460, 1950. Disponível em: <https://courses.cs.umbc.edu/471/papers/turing.pdf> Acesso em: 21 abr. 2026.

XAVIER, Joicymara. Inteligência artificial aplicada à bioinformática. Bioinfo, 2021. Disponível em: <https://bioinfo.com.br/inteligencia-artificial-aplicada-a-bioinformatica/>. Acesso em: 22 abr. 2026.

1. A boneca matryoshka é um brinquedo artesanal tradicional russo criado por volta de 1890 ↩︎