O que torna a IA inteligente

Neurocientista, professor livre-docente da Unifesp (Universidade Federal de São Paulo) e sócio do Instituto Locomotiva e da WeMind

Texto não assinado que expressa a opinião da Folha

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Um corvo que resolve um quebra-cabeça de oito etapas se equipara a uma criança de 5 anos no discurso dos especialistas, que hoje definem inteligência pelo escore, não mais pelo que dizem os filósofos. Por esse critério, há dois anos a IA era inferior a nós; há um, superdotada; hoje está no topo da humanidade. Fim .

A questão é que o teste de QI possui cenário fixo , como o dos benchmarks que a máquina gabarita toda semana, enquanto o mistério real é o que a faz resolver cada vez melhor o que não tem gabarito, do dilema afetivo gravado num áudio cheio de erros à conjectura matemática que resistiu a um século de tentativas.

Isso não ocorre pela via da lógica e da regularidade na aplicação de regras, que em humanos estão associadas aos QIs mais elevados. Nessas coisas, a IA perde para calculadoras científicas e programas de xadrez da década de 1990.

A minha tese é que dois fatores explicam boa parte do efeito. O primeiro é a identificação e a conservação de objetivos.

A cada versão, a IA segue melhor a linha invisível que liga as partes de um diálogo e dali vai extraindo o que mais importa, que passa a guiar a conversa. Isso ocorre porque os modelos atuais criam verdadeiras geometrias das conversas, que usam para enxergar o objetivo latente mesmo quando o usuário não o vê, tal como o psicanalista que diz enxergar na linguagem o inconsciente.

A coisa mais quente em IA hoje são os agentes, que realizam tarefas sozinhos. Seu funcionamento é baseado na preservação de um objetivo central, enquanto tarefas necessárias para chegar lá vão sendo identificadas e cumpridas.

O segundo fator, mais sofisticado, é a capacidade de comprimir as coisas de maneira extrema, para fazer mais com menos. Veja, se eu pego um livro de matemática e o resumo em cinco páginas, sobram alguns princípios e uns exemplos. Mas se pego todos os livros e artigos já escritos e faço o mesmo, termino com os próprios fundamentos da matemática.

Comprimir até o limite significa extrair as leis que governam um campo ou situação . Comprimir dois campos juntos é descobrir o que um tem a dizer ao outro, enquanto comprimir todos os campos leva aos princípios que regem o funcionamento do mundo. A IA não está muito perto disso, mas há trilhões de dólares apontados nessa direção, chamada inteligência artificial geral.

Aplicada às respostas do algoritmo, a compressão faz cada palavra pesar mais e dá aquela sensação de que ele entendeu o ponto em jogo no áudio pouco elaborado que mandamos.

É surpreendente o quanto esses dois fatores explicam, mas há um terceiro que, quando surgir, vai multiplicar a percepção de inteligência.

A compressão extrai leis do que foi registrado, e o que aparece pouco na internet fica de fora: ninguém escreve que com aquele cliente é melhor não negociar. Daí impressionar mais no tratamento inicial de uma questão do que na página 2, onde as nuances contextuais se tornam cruciais.

O próximo salto não virá de extrair ainda mais insights do conhecimento estático, mas de pinçar nas conversas com os usuários o que pode virar aprendizado duradouro.

Como o que se aprende em cirurgia plástica não serve para álgebra, esse caminho não leva a uma super-IA, mas a muitas, cada uma com cancha na sua área, provavelmente vendidas como uma biblioteca de especialistas.

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Publicado originalmente por Folha de S.Paulo. Leia a matéria completa em https://redir.folha.com.br/redir/online/emcimadahora/rss091/*https://www1.folha.uol.com.br/colunas/alvaro-machado-dias/2026/08/o-que-torna-a-ia-inteligente.shtml.