1. Conceito de Inteligência Artificial
A inteligência artificial (IA) pode ser definida como a capacidade dos equipamentos tecnológicos de simularem o processamento da inteligência humana para a realização de tarefas com alto grau de complexidade, de tal forma que possam ser capazes de fazê-las de maneira quase independente. Além disso, uma de suas características mais importantes é a produção, representação e manipulação do conhecimento, realizando deduções e inferindo novos saberes (SILVA; LENZ; FREITAS; et al, 2018).
Breve Histórico e Evolução da Inteligência Artificial
A história da inteligência artificial se inicia na década de 40, durante a segunda guerra mundial, onde a necessidade de construir novas tecnologias que pudessem quebrar códigos, fazer análises de balística e cálculos complexos para armas nucleares favoreceu o surgimento dos grandes projetos para a criação dos primeiros computadores. Nessa época, Alan Turing revolucionou com a Bombe, a máquina de decifração da Enigma, assim como mais tarde com Teste de Turing — uma maneira de testar a inteligência de uma máquina (EYSENCK, 2023).
Após a guerra, as máquinas foram gradualmente surgindo em empresas, indústrias e universidades. Essas aplicações serviram de estímulo para pesquisas profundas desses dispositivos, a fim de melhorar seu desempenho e torná-los mais acessíveis e inteligentes (LIMA, 2014).
A ideia de inteligência artificial surgiu em 1955 e seu principal pioneiro foi o cientista da computação John McCarthy. Ele, juntamente com outros cientistas, propuseram que IA era uma expressão utilizada para designar um tipo de inteligência construída pelo homem para dotar máquinas de comportamentos inteligentes (LIMA, 2014). Dez anos mais tarde, o primeiro programa que lida com linguagem natural foi desenvolvido, o ELIZA. Edward Feigenbaum, em 1980, criou sistemas especialistas para imitar as decisões que seriam tomadas por humanos especialistas no assunto (STAIR et. al, 2021).
Embora a quantidade de inovações na época tenha sido expressiva, a baixa estimativa de possuir uma IA concreta em pouco tempo e os altos investimentos já feitos sem grandes expectativas de retorno satisfatório culminou em um período de “inverno da IA”. Nesse intervalo, entre meados da década de 70 até a década de 90, os governos britânico e estadunidense reduziram seus investimentos na área, diminuindo a ambição dos cientistas e trocando a ênfase das pesquisas para a natureza prática e comercial (EYSENCK, 2023).
Com o aumento do poder computacional, a inteligência artificial “renasceu” no fim da década de 90, desenvolvendo o deep learning, o qual permintiu o alto desempenho dos sistemas de IA na execução de inúmeras tarefas (EYSENCK, 2023). Depois disso, a evolução ocorreu de maneira mais rápida, incluíndo robôs, Internet das Coisas (IoT) e assistentes virtuais.
Os Principais Tipos de Inteligência Artificial
Os principais tipos de inteligência artificial são as gerais (ou fortes), as fracas (também conhecidas como estreitas) e as generativas. A IA geral é uma forma hipotética de simular a inteligência e consciência humana integralmente, equiparando-se a habilidade humana de resolver diversos problemas que requerem pensamento crítico e analítico.
O objetivo da IA forte é criar dispositivos inteligentes que sejam capazes de “se passar” por um ser humano, produzindo respostas e reagindo a elas de maneira natural — tal qual a mente humana pensaria e faria.
O cientista Alan Turing, para testar esse tipo de inteligência artificial, desenvolveu o teste de Turing. Este consiste em colocar de um lado a máquina e do outro o ser humano, sendo intermediado por uma pessoa. Esse intermediador faz várias perguntas e analisa as respostas dadas, a fim de identificar corretamente o possuidor da inteligência artificial ou da inteligência humana. Caso a máquina consiga fingir muito bem ser um humano e o intermediador não diferencie ambos os analisados, conclui-se que a IA passou no teste e é uma forte candidata para o uso nas mais diversas áreas, como saúde e educação.
Se de um lado tem-se a IA forte objetivando resolver diversos problemas e equiparando sua capacidade intelectual à do ser humano, do outro há a IA fraca (ou estreita). Essa, diferente da geral, busca executar uma tarefa específica da forma mais especializada possível. Sendo assim, esse tipo de inteligência obtêm respostas ótimas para a tarefa que realiza, embora precise da interferência humana no ajuste correto dos seus parâmetros. Um exemplo desse tipo de IA são os carros autônomos. O seu sistema de inteligência é altamente especializado para desviar de outros carros, reconhecer a área de circulação, decidir rotas, porém não consegue reagir em imprevistos como um ser humano, tomando decisões baseadas em dados pré-analisados ou salvos em seu sistema (IBM, 2021).
A IA generativa é uma nova proposta, que alia aprendizado com a habilidade de criar novos conteúdos a partir de dados já processados, gerando textos, imagens e vídeos nunca vistos antes — mesmo com traços do conjunto de dados que possui. Esse tipo de IA pode ser comparada a criatividade humana, já que o ser humano, a partir de toda a bagagem e experiência que possui, é capaz de construir algo totalmente novo.
Atualmente existem diversos debates a respeito da inteligência artificial generativa, visto que as produções podem corresponder a plágio. Isso acontece porque a construção de conteúdos visuais e textuais não ocorre do zero, mas através da copia dos verdadeiros autores. Por consequência, essa prática causa a falsa ideia de que é algo inovador e original, desvalorizando todo o trabalho das pessoas que construíram parte do conteúdo gerado. No entanto, há também defensores do uso da IA generativa nessas produções, alegando que até mesmo a criatividade humana são inspiradas e tem traços copiados de outros autores.
Desenvolvimento
O ramo da Inteligência Artificial é massivamente utilizado em múltiplos setores do mundo moderno. A fundamental explicação para isso está na possibilidade de automatizar e tornar eficiente atividades que, no geral, são repetitivas. Indo mais além, a capacidade de fazer análises complexas de Big Data (que seriam impossíveis por humanos) ou, ainda, contribuir positivamente na contrução de novas ideias e produtos. Suas aplicações são possíveis devido aos sistemas especialistas, às Redes Neurais Artificiais, aos Algoritmos Evolucionários e etc (LIMA, 2014).
Na área da saúde, a IA destaca-se no meio hospitalar com o reconhecimento de imagem, assistência virtual para a marcação de consultas, diagnostificação de doenças, possibilidade de realização de cirurgias menos invasivas, entre outros. A radiologia, dermatologia e oftalmologia são as ramificações mais beneficiadas pela análise de imagens, pois essa aplicação permite a identificação mais rápida de anomalias a partir dos exames de imagem, como radiografias e ultrassonografias. Assim, tem benefícios na redução de custos com tratamentos e rapidez no diagnóstico de doenças (IBM, 2023).
Ademais, o uso de chatbot — programa que tenta simular um humano em conversações — para a marcação de consultas viabiliza a rapidez no processo que, antes feito manualmente pelo humano, poderia ter perda de informações e atrasar o andamento da prestação do serviço. Nesse quesito de experiência do cliente, também pode ser englobado a consulta com o médico. No geral, quando se tem consultas regulares, grande parte dos profissionais de saúde passam a maior parcela do tempo analisando exames. Contudo, com o uso da IA, a troca de informações entre paciente e médico pode ser mais eficaz, pois a análise dos exames pode ser repassada para a máquina, servindo como suporte no diagnóstico dos pacientes (KAUFMAN, 2022).
Dessa maneira, é perceptível que essas e outras aplicações são benéficas para a área da saúde, porém a implantação da IA é escassa na saúde. Além dos desafios com investimentos financeiros, a falta de profissionais capazes de lidar com novas tecnologias e a percepção de insegurança que esses sistemas inteligentes trazem contribuem para a implantação tímida da IA (KAUFMAN, 2022). É interessante observar que vários consultórios médicos já estão utilizando chatbots para marcações de consultas e exames pela plataforma Whatsapp. Contudo, muitos pacientes relatam frustração ao lidar com respostas automáticas genéricas, sentindo-se ignorados e com dificuldades reais não solucionadas.
No setor da educação, a principal aplicabilidade da inteligência artificial é feita usando a IA generativa, como o ChatGPT (OpenAI) e o GerminiAI (Google). Seu uso em relação aos estudantes está intimamente associado à melhora na escrita de textos, ao tirar dúvidas de assuntos com explicações e exemplos e à geração de ideias para projetos e trabalhos. Já para os professores, é um ponto de partida para criar aulas mais dinâmicas e para estimular e enriquecer as discussões na sala de aula (FUNDAÇÃO LEMANN, 2024).
O Duolingo — uma plataforma de ensino de línguas — é um grande exemplo do uso da inteligência artificial na educação. O principal objetivo do Duolingo ao implantar a IA generativa é tornar a experiência de aprendizagem dos seus usuários mais personalizada e acessível para os estudantes (DUOLINGO, 2023).
Embora a vasta quantidade de benefícios, sua utilização impõe uma série de impactos na qualidade do ensino. Isso ocorre porque o crescimento do uso de IA’s generativas nas escolas, por exemplo, pode causar a diminuição do senso crítico e criatividade, assim como o aumento de plágios. No caso do Duolingo, pode acontecer a geração de traduções equivocadas, prejudicando a aprendizagem da língua e a credibilidade da plataforma.
Por isso, desafios como ensinar os estudantes a usar ferramentas generativas de maneira responsável e, assim, tirar proveito dessa inovação na educação, como também manter as plataformas que utilizam essas ferramentas sempre atualizadas e supervisionadas por especialistas humanos, garantindo precisão e alinhamento pedagógico, são relevantes para compreender o passo da IA nessa área.
Considerações Finais
Ao longo deste trabalho, foi visto que o uso da Inteligência Artificial é indispensável para a promoção de uma vida mais organizada e automatizada. Atualmente, entre os exemplos reais da IA no cotidiano está o Google Maps, uma plataforma que utiliza IA para fornecer informações a respeito do trânsito em caso de acidentes, obras ou alagamentos, além de oferecer rotas alternativas, o que contribui para o não desperdício de tempo pelos condutores. Outro é a Lu, chatbot da empresa de varejo Magazine Luiza. Esse sistema atende a dúvidas dos clientes, faz recomendações e auxilia em transações.
Dessa forma, é possível visualizar que a Inteligência Artificial é uma importante ferramenta presente no cotidiano dos seres humanos. Suas contribuições nas tarefas repetitivas ou que requerem análises complexas de dados e informações são relevantes para o melhoramento da vida humana, visto que propõe o desenvolvimento de novas técnicas e potencializa as já existentes.
Mesmo com isso, é preciso refletir criticamente sobre os desafios que esse avanço traz. A dependência de sistemas automatizados pode diminuir o contato humano em áreas sensíveis, como atendimento médico e a educação, e causar exclusão digital em comunidades que não tem acesso a essas tecnologias. Além disso, a IA generativa provoca dilemas éticos sobre originalidade e autoria, exigindo regulamentações mais claras e justas, como o projeto de lei 2338/2023 que busca regulamentar a IA no Brasil, com instruções claras sobre os direitos autorais.
Portanto, o uso da inteligência artificial deve ser pautado pela responsabilidade, pelo pensamento crítico e por uma constante supervisão humana. Compreender suas aplicações, desafios e impactos é essencial para garantir uma utilização ética e eficaz dessa tecnologia.
Referências
SILVA, Fabrício M.; LENZ, Maikon L.; FREITAS, Pedro H C.; et al. Inteligência artificial. Porto Alegre: SAGAH, 2018. E-book. p.14. ISBN 9788595029392. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9788595029392/. Acesso em: 18 jul. 2025.
EYSENCK, Michael W.; EYSENCK, Christine. Inteligência artificial X humanos: o que a ciência cognitiva nos ensina ao colocar frente a frente a mente humana e a IA. Porto Alegre: ArtMed, 2023. E-book. p.8. ISBN 9786558821106. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9786558821106/. Acesso em: 19 jul. 2025.
LIMA, Isaías. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: GEN LTC, 2014. E-book. p.1. ISBN 9788595152724. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9788595152724/. Acesso em: 19 jul. 2025.
STAIR, Ralph M.; REYNOLDS, George W.; BRYANT, Joey; et al. Princípios de Sistemas de Informação. 4. ed. Porto Alegre: +A Educação - Cengage Learning Brasil, 2021. E-book. p.405. ISBN 9786555584165. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9786555584165/. Acesso em: 20 jul. 2025.
KAUFMAN, Dora. Desmistificando a inteligência artificial. São Paulo: Autêntica Editora, 2022. E-book. p.53. ISBN 9786559281596. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/reader/books/9786559281596/. Acesso em: 20 jul. 2025.
IBM. IA forte: o que é, como funciona e qual o futuro dessa tecnologia. IBM Think. 2021. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/strong-ai. Acesso em: 19 jul. 2025.
GOOGLE CLOUD. Casos de uso de IA generativa. Disponível em: https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai?hl=pt-BR. Acesso em: 20 jul. 2025.
IBM. Benefícios da IA na saúde: veja como a inteligência artificial pode transformar os cuidados médicos. IBM Think. 2023. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/insights/ai-healthcare-benefits. Acesso em: 20 jul. 2025.
DUOLINGO. Duolingo Max: conheça a nova assinatura com GPT-4. Duolingo Blog, 2023. Disponível em: https://blog.duolingo.com/pt/duolingo-max-gpt-4/. Acesso em: 20 jul. 2025.
FUNDAÇÃO LEMANN. O que já aprendemos sobre inteligência artificial na educação em 2024. 2024. Disponível em: https://fundacaolemann.org.br/noticias/o-que-ja-aprendemos-sobre-inteligencia-artificial-na-educacao-em-2024/. Acesso em: 20 jul. 2025.
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