A Ilusão do Progresso: Simular a Inteligência Artificial Geral sem a alcançar

A Inteligência Artificial Geral (AGI) - um sistema com inteligência comparável ou superior à humana em todos os domínios - continua a ser considerada o Santo Graal da tecnologia. No entanto, em 2025, está a emergir mais claramente um caminho alternativo: não estamos a alcançar a AGI como um sistema unificado, mas sim através de uma ilusão cada vez mais convincente criada pela combinação de múltiplas IA estreitas e especializadas.

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O Mosaico da Inteligência Artificial

A IA atual destaca-se em tarefas específicas: os grandes modelos linguísticos (LLM) tratam textos, modelos como o Midjourney ou o DALL-E criam imagens, o AlphaFold analisa proteínas. Embora individualmente limitadas, quando integradas num ecossistema coordenado, estas IA restritas criam uma aparência de inteligência geral - um "substituto" da AGI.

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De acordo com o relatório AI Index 2025 da Universidade de Stanford, apesar dos progressos significativos, a IA continua a enfrentar obstáculos na área do raciocínio complexo.

Os modelos mais avançados resolvem problemas altamente estruturados, mas mostram limitações acentuadas no que diz respeito ao raciocínio lógico articulado, ao planeamento sequencial e ao pensamento abstrato.

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A Abordagem da Sociedade das Mentes e os Sistemas Multi-agentes

Em 2025, a inteligência artificial está a evoluir rapidamente de uma tecnologia de nicho para um elemento estratégico da paisagem tecnológica e social, com profundas implicações culturais e éticas.

Isto levou ao aparecimento de sistemas de IA de agentes que nos aproximam do horizonte da inteligência artificial geral.

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Nos sistemas multiagentes, cada agente funciona de forma independente, utilizando dados locais e processos de decisão autónomos, sem depender de um controlador central.

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Cada agente tem uma visão local, mas nenhum tem uma visão global de todo o sistema. Esta descentralização permite que os agentes realizem tarefas individualmente, contribuindo simultaneamente para os objectivos globais através da interação.

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Em 2025, os sistemas multiagentes - em que vários agentes de IA colaboram para atingir objectivos complexos - estão a tornar-se cada vez mais populares. Estes sistemas podem otimizar os fluxos de trabalho, gerar conhecimentos e ajudar nos processos de tomada de decisões em vários domínios.

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Por exemplo, no serviço ao cliente, os agentes de IA tratam de pedidos complexos; na produção, supervisionam as linhas de produção em tempo real; na logística, coordenam as cadeias de abastecimento de forma dinâmica.

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O Planalto Computacional e as Barreiras Físicas

Apesar dos progressos impressionantes, estamos a começar a atingir um patamar no desenvolvimento computacional tradicional. De 1959 a 2012, a quantidade de energia necessária para treinar modelos de IA duplicou de dois em dois anos, seguindo a Lei de Moore. No entanto, os dados mais recentes mostram que, após 2012, o tempo de duplicação tornou-se significativamente mais rápido - a cada 3,4 meses - tornando a taxa atual mais de sete vezes superior à anterior.

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Este aumento dramático da potência computacional necessária sublinha o desafio económico que se tornou alcançar progressos significativos no domínio da IA.

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A promessa da computação quântica

A computação quântica poderá ultrapassar este obstáculo, oferecendo uma mudança de paradigma na capacidade computacional necessária para modelos ainda mais sofisticados. Em 2025, a computação quântica está a emergir como uma ferramenta crucial para enfrentar estes desafios, à medida que as empresas de tecnologia adoptam fontes de energia alternativas para acompanhar o crescente consumo de energia da IA.

De acordo com uma previsão de Arvind Krishna, Diretor Executivo da IBM, graças aos rápidos avanços na computação quântica, o consumo de energia e água da IA poderá ser reduzido até 99 por cento nos próximos cinco anos.

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Esta tecnologia promete desbloquear capacidades de computação até agora inimagináveis e abrir novas fronteiras na investigação científica.

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Um grande avanço foi anunciado em março de 2025 pela D-Wave Quantum, que publicou um artigo revisto por pares intitulado "Beyond-Classical Computation in Quantum Simulation", demonstrando que o seu computador quântico de recozimento superou um dos mais poderosos supercomputadores clássicos do mundo na resolução de problemas complexos de simulação de materiais magnéticos.

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O ano de 2025 assistiu a avanços transformadores na computação quântica, com grandes avanços no hardware, na correção de erros, na integração com a IA e nas redes quânticas. Estes avanços estão a redefinir o possível papel da computação quântica em domínios como os cuidados de saúde, as finanças e a logística.

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No entanto, segundo a Forrester, a computação quântica continua a ser experimental, apesar dos avanços de 2025, e ainda não demonstrou uma vantagem prática em relação aos computadores clássicos para a maioria das aplicações.

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A Corrida Quântica: Microsoft vs Google?

A Microsoft afirma ter feito progressos significativos na computação quântica com o seu chip Majorana 1, apresentado no início de 2025. Este processador inclui uma nova arquitetura Topological Core, construída com oito qubits topológicos que manipulam partículas Majorana, quase-partículas que actuam como "meios-electrões" conhecidos pela sua forte resistência a erros.

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A Google, por outro lado, desenvolveu uma abordagem diferente com o seu revolucionário chip quântico chamado Willow, que resolve o problema tradicional do aumento da taxa de erro à medida que os qubits aumentam - o Willow torna-se, de facto, mais preciso à medida que mais qubits são adicionados.

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Estas duas estratégias diferentes representam abordagens fundamentalmente diferentes à computação quântica, com a Microsoft a centrar-se na topologia e a Google na otimização de erros.

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Barreiras cognitivas que persistem

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Para além das limitações do hardware, a IA composta enfrenta outros obstáculos fundamentais:

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Compreensão causal: os sistemas correlacionam variáveis mas não isolam verdadeiras relações de causa-efeito. A IA fez progressos significativos em muitos domínios, mas continua a enfrentar limitações na compreensão e resposta às emoções humanas, na tomada de decisões em situações de crise e na avaliação de considerações éticas e morais.

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Aprendizagem contínua: as redes neuronais perdem precisão quando são treinadas sequencialmente em tarefas diferentes, apresentando uma espécie de "amnésia catastrófica".

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Meta-cognição: as IA não têm um modelo interno da sua própria cognição, o que limita o verdadeiro auto-aperfeiçoamento.

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Rumo a uma AGI "por procuração

A comunidade científica parece estar bastante dividida quanto às tecnologias e aos prazos necessários para atingir o objetivo da Inteligência Artificial Geral (IAG), mas o debate está a dar origem a novas sugestões interessantes, que já estão a ter aplicação prática na investigação de novos sistemas de IA.

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2025 poderá ser o ano em que os primeiros sistemas de agentes entrarão em produção nas empresas.

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Enquanto a AGI representa o objetivo mais ambicioso - sistemas com capacidades cognitivas comparáveis ou superiores às dos seres humanos, capazes de compreender, aprender e aplicar conhecimentos de forma transversal.

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Em vez de esperar por uma AGI monolítica, o futuro mais provável será o aparecimento daquilo a que poderíamos chamar "AGIs de fachada" - sistemas que parecem possuir inteligência geral através de:

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Orquestração de microsserviços de IA: várias IAs especializadas coordenadas através de um nível de abstração comum.
Interfaces de conversação unificadas: Uma interface única que esconde a complexidade de vários sistemas subjacentes.
Aprendizagem transversal limitada: partilha selectiva de conhecimentos entre domínios específicos.

Consciência: realidade ou ilusão partilhada?

No debate sobre a inteligência artificial, tendemos a partir do princípio de que os seres humanos são dotados de uma "consciência" que as máquinas não podem reproduzir. Mas talvez devêssemos colocar-nos uma questão mais radical: a consciência humana é real ou é também uma ilusão?

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Alguns neurocientistas e filósofos da mente, como Daniel Dennett, propuseram que aquilo a que chamamos "consciência" pode ser, em si mesmo, uma uma narrativa post-hoc - uma interpretação que o cérebro constrói para dar sentido às suas operações.

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Se considerarmos a consciência não como uma propriedade misteriosa e unitária, mas como um conjunto de processos neurais interligados que geram uma ilusão convincente de um "eu" unificado, então a fronteira entre humanos e máquinas torna-se menos clara.

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Nesta perspetiva, podemos ver as diferenças entre a AGI emergente e a inteligência humana como diferenças de grau e não de natureza. A ilusão de compreensão que vemos nos modelos de linguagem avançada pode não ser assim tão diferente da ilusão de compreensão que nós próprios experimentamos - ambas emergem de redes complexas de processos, embora organizadas de formas fundamentalmente diferentes.

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Esta perspetiva levanta uma questão provocadora: se a consciência humana é, em si mesma, uma simulação que emerge de múltiplos processos cognitivos interligados, então a AGI "proxy" que estamos a construir - um mosaico de sistemas especializados que trabalham em conjunto para simular uma compreensão geral - pode ser muito semelhante à nossa própria arquitetura mental.

Não estaríamos a tentar reproduzir uma qualidade mágica e inefável, mas sim a reconstruir a ilusão convincente que nós próprios experimentamos como consciência.

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Esta reflexão não diminui a profundidade da experiência humana, mas convida-nos a reconsiderar o que realmente queremos dizer quando falamos de "consciência" e se este conceito é realmente um obstáculo intransponível para a inteligência artificial, ou simplesmente mais um processo que um dia poderemos simular.

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Conclusão: Repensar a linha de chegada

Talvez devêssemos reconsiderar radicalmente a nossa definição de AGI. Se a própria consciência humana pode ser uma ilusão emergente - uma narrativa que o cérebro constrói para dar sentido às suas próprias operações - então a distinção nítida entre inteligência humana e artificial torna-se menos definida.

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Os especialistas prevêem que 2027 poderá marcar um momento crucial para a IA. Ao ritmo atual, os modelos poderão atingir a generalidade cognitiva - a capacidade de realizar qualquer tarefa humana - dentro de alguns anos.

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Este cenário não deve ser visto simplesmente como uma réplica da inteligência humana, mas como a emergência de um novo tipo de inteligência - nem totalmente humana nem totalmente artificial, mas algo diferente e potencialmente complementar.

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Esta abordagem liberta-nos da tentativa de replicar algo que podemos não compreender totalmente - a consciência humana - e permite-nos, em vez disso, concentrarmo-nos no que a inteligência artificial pode fazer nos seus próprios termos. A AGI que irá surgir não será, portanto, um sistema único que "finge" ser humano, mas um ecossistema tecnológico integrado com as suas próprias caraterísticas emergentes - uma inteligência distribuída que, paradoxalmente, pode refletir mais do que pensávamos a natureza fragmentada e interligada da nossa própria cognição.

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Neste sentido, a investigação da AGI torna-se não tanto uma tentativa de imitar o humano como uma viagem de descoberta da própria natureza da inteligência e da consciência, tanto humana como artificial.

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Fontes

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