Conheça os principais tipos de IA e como funcionam
Compreender o universo e as aplicações da inteligência artificial tem se tornado cada vez mais necessário em um cenário de constantes atualizações. A capacidade de sistemas inteligentes tem impressionado e levantado debates sobre sua influência no mercado de trabalho, nas organizações e nas relações interpessoais.
As máquinas têm mostrado seu potencial de reproduzir e imitar a inteligência humana através de vários tipos de interfaces, passando por funções como criar, escrever, interagir, solucionar, atender, entre outras atividades que, antes da IA, eram limitadas aos humanos.
Os avanços da tecnologia são confirmados em pesquisas e estudos realizados no Brasil e no mundo, reforçando que a IA veio realmente para ficar, facilitando e otimizando a rotina de diversos setores.
Neste artigo, conheça os principais tipos de inteligência artificial e como funcionam cada um deles. Leia abaixo o conteúdo na íntegra.
O que você verá neste artigo:
Revisitando o termo e a definição de inteligência artificial;
Pesquisas sobre IA e seus usos;
Principais tipos de IA e como funcionam;
Tecnologias por trás da IA.
O que é Inteligência Artificial?
Que tal revisitar o significado e a definição de Inteligência Artificial? Apesar de bastante disseminado, 18% dos brasileiros nunca ouviram falar sobre e 46% não compreendem o seu significado. Esses dados foram obtidos pela pesquisa "Consumo e uso de Inteligência Artificial no Brasil", um levantamento do Observatório Fundação Itaú e Datafolha.
A inteligência artificial é um campo da ciência que cria máquinas e sistemas computacionais capazes de simular a inteligência humana, como aprendizagem, raciocínio, tomada de decisões autônoma e resolução de problemas.
Em poucas palavras, é uma tecnologia revolucionária que imita a inteligência dos seres humanos. Os diferentes tipos de IA, suas aplicações e funcionalidades estão cada vez mais habilidosos para agir como os humanos, transformando a maneira como as empresas e a sociedade lidam com as tarefas diárias.
Alguns números sobre IA e seus usos
Ainda de acordo com a pesquisa da Fundação Itaú e Datafolha, 93% dos 2.798 entrevistados utilizam alguma ferramenta de IA. Desses, 75% afirmam que a tecnologia faz parte do dia a dia, sendo que 32% acreditam que ela está muito presente.
Veja outros dados da pesquisa sobre a utilização da IA:
89% a utiliza em redes sociais como Instagram, Facebook e Whatsapp;
78% acessa em sistemas de recomendação de filmes, vídeos e músicas, como YouTube, Netflix e Spotify;
63% usam em aplicativos de navegação como Google Maps e Waze;
54% fazem uso de assistentes de voz como Alexa e Siri;
O famoso ChatGPT e os mais recentes, Gemini e DeepSeek, são utilizados por 43% dos entrevistados;
31% usam ferramentas inteligentes de geração de imagem ou vídeo, como DALL-E e Midjourney.
Sobre os usos mais comuns da tecnologia, 58% afirmam usá-la buscar por determinados assuntos, seguido de 56% que resumem documentos, encontram informações rapidamente e respondem a perguntas complexas. Outros 51% usam para encontrar recomendações de filmes, séries, músicas ou jogos, 50% para buscar referências e aprender algo, enquanto 45% a utilizam para criar conteúdos de texto, imagem e vídeo.
Já no setor industrial brasileiro, empresas que utilizavam IA passaram de 16,9% para 41,9% em dois anos, segundo dados da Pesquisa de Inovação Semestral (PINTEC Semestral) 2024: Indicadores temáticos: Tecnologias digitais avançadas, teletrabalho e cibersegurança.
Houve uma taxa de crescimento de 147,9% na proporção de organizações que introduziram a inteligência artificial em suas rotinas, passando de 1619 empresas em 2022 para 4261 no ano passado, correspondendo a um aumento de 163,2%.
Os dados foram levantados pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), em colaboração com a Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI) e a Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).
Principais tipos de IA e como funcionam
A distinção sobre os tipos de inteligência artificial ajuda a exemplificar cada uma dessas tecnologias e como funcionam. Elas podem ser divididas considerando sua capacidade (escopo da inteligência), funcionalidade (como a IA se comporta) e método de aprendizado (como ela aprende). Vamos destrinchar:
Capacidade: quão inteligente a IA pode ser?
Nesta distinção, temos a IA Estreita/Fraca, que realiza apenas uma tarefa, a IA Geral (poderia aprender como um humano) e a Superinteligência (superação dos humanos).
Funcionalidade: como a IA funciona?
Quanto à funcionalidade, essa classificação define o grau de sofisticação da IA, como as máquinas reativas, teoria da mente, autoconsciência e memória limitada.
Método de aprendizado: como a IA aprende?
Por último, de onde a IA obtém sua inteligência? Essa diferenciação é mais técnica, porém mostra o motor por trás da inteligência das máquinas, podendo ser supervisionado, não supervisionado, por reforço, entre outros.
Agora, vamos conhecer mais detalhes sobre cada uma delas:
IA Limitada/Fraca:
A inteligência artificial limitada (ANI) ou IA fraca é o tipo mais comum e usado, são sistemas inteligentes projetados para executar tarefas específicas. Eles são programados e treinados para um ou mais propósitos, mas não têm a capacidade de raciocínio humano. Um exemplo desse tipo de IA são os assistentes virtuais, como a Alexa da Amazon, que usam processamento de linguagem natural para se comunicar com os usuários.
Características da IA fraca
Elas armazenam uma grande quantidade de dados, utilizam aprendizado de máquina profundo para reconhecer padrões nesses dados e realizam tarefas complexas. No entanto, a memória desse tipo de IA é limitada e o foco está nos objetivos para o qual foi programada. Isso quer dizer que elas não tomam decisões autônomas fora de suas aplicações definidas.
IA Geral/Forte:
A inteligência artificial geral (AGI) ou IA Forte refere-se a sistemas de IA capazes de executar diversas tarefas, contando com um nível humano para executar tarefas. Esse tipo de IA aprende por meio de técnicas de machine learning - ou aprendizado de máquina, podendo compreender, aprender e reagir a estímulos pontuais.
Embora a IA forte ainda seja apenas conceitual e teórica, os pesquisadores continuam buscando desenvolver ferramentas inteligentes que desempenhem qualquer tarefa intelectual que um humano possa executar.
Características da IA Forte
Os sistemas desse tipo de IA contam com redes neurais complexas que devem imitar o cérebro humano, exigindo que a máquina tenha habilidades como consciência, criatividade, inteligência emocional, autoconsciência, etc. Outro ponto é a capacidade de tomar decisões de forma autônoma, podendo realizar tarefas complexas em diversas aplicações.
Superinteligência/Super IA:
A Super IA é um tipo hipotético de máquina que vai além das capacidades humanas de raciocínio e resolução de problemas. Ou seja, é a IA que excede todas as habilidades humanas, passando pelo desenvolvimento da criatividade, das emoções, crenças e necessidades.
Ela seria capaz de tomar decisões autônomas e fazer tarefas complexas com pouco esforço, ultrapassando, assim, a compreensão humana. Desse modo, não apenas lidaria com problemas de forma mais rápida e melhor, mas também seria capaz de criar novas tecnologias e realizar descobertas em um ritmo que foge do imaginário atual.
Características da Superinteligência
Apesar de ainda estar sendo estudada, especula-se que ela será superior à inteligência humana, podendo armazenar dados e tomar decisões certeiras por conta própria. Atualmente, os debates estão centrados neste tipo de IA.
IAs baseadas em funcionalidade
Com base na funcionalidade dos sistemas, a IA pode ser classificada em 4 tipos, sendo: máquinas reativas, memória limitada, teoria da mente e autoconsciência. Confira:
Máquinas reativas
As máquinas reativas são a forma mais básica de inteligência artificial. Elas funcionam basicamente a partir dos dados atuais, não armazenam experiências ou dados anteriores e nem aprendem com ações passadas. Isso quer dizer que não se adaptam conforme são utilizadas.
Memória limitada
A memória limitada diz respeito às IAs que aprendem com dados passados para melhorar respostas futuras. Esse tipo de funcionalidade é encontrado na maioria das aplicações modernas de inteligência artificial, que usam dados para tomar decisões e fazer previsões. Contudo, não possuem memória de longo prazo, por isso o termo ‘limitada’. São modelos de aprendizado de máquina, tendo como exemplo os carros autônomos - agem conforme as experiências passadas e o contexto atual, e os chatbots, que conseguem lembrar o histórico para melhorar a relevância das respostas.
Teoria da Mente
Esse tipo de IA ainda está em desenvolvimento, mas a ideia é que as ferramentas da categoria Teoria da Mente sejam capazes de compreender as emoções, os desejos, as crenças e as intenções humanas. Isso permitiria que as máquinas pudessem se envolver em relações mais robustas, conseguindo perceber emoções e ajustar o comportamento de acordo com elas.
Sobre as potenciais aplicações, fala-se sobre os robôs colaborativos, máquinas que podem trabalhar em conjunto com os humanos em áreas como a saúde, adaptando suas tarefas com base nas necessidades dos pacientes.
Autoconsciência
Este último é um estágio avançado de inteligência artificial que tem autoconsciência e percepção. Semelhante à consciência humana, esse tipo de IA teria a capacidade não apenas de compreender e lidar com as emoções, mas também de ter consciência própria e agir conforme essa consciência.
Embora essa realidade ainda esteja distante, a IA autoconsciente continua sendo o objetivo final do desenvolvimento e das atualizações das tecnologias inteligentes. Caso os desenvolvedores alcancem este nível, esse tipo de IA abre debates importantes sobre consciência, direitos das máquinas, ética e identidade.
Sobre as aplicações potenciais, os sistemas autoconscientes seriam totalmente autônomos, podendo tomar decisões morais e éticas, além da possibilidade de alcançar objetivos de forma independente com base em sua compreensão de mundo.
Tecnologias por trás da IA
Agora que você já conhece os diferentes tipos de IA, vamos apresentar as tecnologias predominantes por trás das máquinas inteligentes. Começando pelo aprendizado de máquina, em que as máquinas aprendem a partir de grandes volumes de dados. Esse processamento passa pelo aprendizado com diversos conjuntos de dados, permitindo que os sistemas gerem insights relevantes e apliquem os conhecimentos. Essa tecnologia é usada para diversos fins, como prever o comportamento do cliente, por exemplo.
Em segundo temos o aprendizado profundo, uma força avançada de aprendizado de máquina. Diferente do anterior, este utiliza redes neurais com múltiplas camadas para aprender padrões mais complexos, inspirados no cérebro humano. Como o próprio nome diz, o aprendizado profundo é aplicado para compreender e tomar decisões autônomas, reconhecendo imagens, e compreendendo e processando a linguagem humana. As máquinas que detém essa tecnologia podem reproduzir as habilidades humanas de fala e visão.
A próxima tecnologia é o processamento de linguagem natural. Em resumo, o PLN permite que os sistemas de IA entendam e gerem a linguagem humana, e normalmente é utilizado em chatbots e assistentes virtuais. Essa tecnologia analisa o comportamento humano e ajuda a desenvolver ferramentas de aprendizagem adaptativa. Um exemplo são os dispositivos controlados por voz, como o Google, que usam o PLN para se comunicar com os usuários.
Por último, a aprendizagem por reforço. É uma técnica de aprendizado de máquina baseada em recompensas e punições, usada em veículos autônomos e jogos complexos. Funciona da seguinte forma: o sistema de IA realiza ações e recebe feedbacks por meio de um sistema de pontos. Caso a ferramenta realize a ação correta, ganha pontos positivos, e para as incorretas, recebe pontos negativos. Com base nisto, a tecnologia reajusta sua estratégia, favorecendo com que aprenda a tomar decisões certeiras em situações diversas.
A crescente evolução da inteligência artificial acelerou e aqueceu diversos setores, desde o uso de sistemas mais simplificados até os estudos sobre teorias futuristas como a Super IA e a Autoconsciência. Por isso, conhecer e entender os diferentes tipos fornece um panorama sobre onde estamos na jornada da IA e para onde estamos mirando.
Conforme as pesquisas avançam, é fundamental explorar as implicações e os impactos éticos e sociais de sistemas IA mais atuais, explorando a inovação com responsabilidade e respeito.
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