Nos últimos meses, a comunidade da inteligência artificial tem vivido um debate aceso, desencadeado por dois artigos de investigação influentes publicados pela Apple. O primeiro, 'GSM-Symbolic' (outubro de 2024), e o segundo, 'A Ilusão do Pensamento' (junho de 2025), questionavam as alegadas capacidades de raciocínio dos modelos de linguagem de grande dimensão, provocando reacções mistas em toda a indústria.
Como já analisámos no nosso artigo anterior sobre "A ilusão do progresso: simular a inteligência artificial geral sem a alcançar".a questão do raciocínio artificial toca no cerne do que consideramos inteligência nas máquinas.
Os investigadores da Apple efectuaram uma análise sistemática de Modelos de Raciocínio Amplos (LRM) - os modelos que geram traços de raciocínio detalhados antes de fornecerem uma resposta. Os resultados foram surpreendentes e, para muitos, alarmantes.
O estudo submeteu os modelos mais avançados a puzzles algorítmicos clássicos, tais como:
Os resultados mostraram que mesmo pequenas alterações na formulação do problema conduzem a variações significativas no desempenho, sugerindo uma fragilidade preocupante no raciocínio. Conforme relatado na cobertura do AppleInsidero desempenho de todos os modelos diminui quando apenas são alterados os valores numéricos nas perguntas do teste de referência GSM-Symbolic".
A resposta da comunidade de IA não tardou a chegar. Alex Lawsen da Open Philanthropy, em colaboração com Claude Opus da Anthropic, publicou uma refutação pormenorizada intitulada "A ilusão de pensar".contestando as metodologias e as conclusões do estudo da Apple.
Quando Lawsen repetiu os testes com metodologias alternativas - pedindo aos modelos que gerassem funções recursivas em vez de listar todos os movimentos - os resultados foram dramaticamente diferentes. Modelos como Claude, Gemini e GPT resolveram corretamente problemas da Torre de Hanói com 15 registos, muito para além da complexidade em que a Apple reportou zero sucessos.
Gary Marcusum crítico de longa data das capacidades de raciocínio dos LLM, aceitou as conclusões da Apple como uma confirmação da sua tese de 20 anos. De acordo com Marcus, os licenciados em Direito continuam a debater-se com a "mudança de distribuição" - a capacidade de generalizar para além dos dados de formação - embora continuem a ser "bons solucionadores de problemas que já foram resolvidos".
O debate também se alargou a comunidades especializadas, como LocalLlama no Redditonde programadores e investigadores debatem as implicações práticas dos modelos de código aberto e da implementação local.
Este debate não é meramente académico. Tem implicações diretas para:
Conforme salientado em várias conhecimentos técnicoshá uma necessidade crescente de abordagens híbridas que combinem:
Exemplo trivial: um assistente de IA que ajuda na contabilidade. O modelo de linguagem compreende quando se pergunta "quanto é que gastei em viagens este mês?" e extrai os parâmetros relevantes (categoria: viagens, período: este mês). Mas a consulta SQL que consulta a base de dados, calcula a soma e verifica as restrições fiscais? Isso é feito por código determinístico, não pelo modelo neural.
Não passou despercebido aos observadores o facto de o documento da Apple ter sido publicado pouco antes da WWDC, o que levanta questões sobre as motivações estratégicas. Conforme aanálise do 9to5Mac"o momento em que o documento da Apple foi publicado - mesmo antes da WWDC - levantou algumas sobrancelhas. Foi um marco de pesquisa ou um movimento estratégico para reposicionar a Apple no cenário mais amplo da IA?"
O debate desencadeado pelos documentos da Apple recorda-nos que ainda estamos na fase inicial da compreensão da inteligência artificial. Como salientámos no nosso artigo anteriora distinção entre simulação e raciocínio autêntico continua a ser um dos desafios mais complexos do nosso tempo.
A verdadeira lição não é se os LLMs podem ou não "raciocinar" no sentido humano do termo, mas sim como podemos construir sistemas que explorem os seus pontos fortes e compensem as suas limitações. Num mundo em que a IA já está a transformar sectores inteiros, a questão já não é saber se estas ferramentas são "inteligentes", mas sim como utilizá-las de forma eficaz e responsável.
O futuro da IA empresarial não residirá provavelmente numa única abordagem revolucionária, mas na orquestração inteligente de várias tecnologias complementares. E, neste cenário, a capacidade de avaliar de forma crítica e honesta as capacidades das nossas ferramentas torna-se numa vantagem competitiva.
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