Estado da Arte da Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial evoluiu muito desde os primeiros programas baseados em regras e lógica simbólica. Hoje, ela está presente em praticamente tudo que envolve tecnologia e dados. O que antes parecia distante da realidade, agora já faz parte da nossa rotina — seja em sistemas de recomendação, aplicativos de transporte, assistentes virtuais ou ferramentas de tradução automática.

De acordo com Russell e Norvig (2022), a IA moderna tem focado principalmente em resolver problemas bem definidos com alto desempenho. A ideia de construir uma inteligência geral (do tipo humano) continua sendo um desafio distante, mas os avanços em tarefas específicas — como visão computacional, linguagem natural e aprendizado por reforço — mostram o quanto a IA já é útil e poderosa, mesmo sendo "limitada".

Onde estamos agora

Atualmente, a maioria dos sistemas de IA que estão em uso no mundo real pertence à chamada IA estreita (narrow AI). Isso significa que eles são bons em fazer uma única coisa, como identificar rostos em fotos ou recomendar filmes, mas não conseguem "entender o mundo" de maneira ampla ou pensar fora da tarefa para a qual foram treinados.

Entre os principais destaques do estado atual da IA, segundo os autores, estão:

Deep Learning com redes neurais profundas, que revolucionaram tarefas como classificação de imagens, tradução e síntese de voz;
Aprendizado por reforço aplicado a jogos e simulações, como o caso do AlphaGo e sistemas de controle robótico;
Sistemas de NLP (Processamento de Linguagem Natural), capazes de gerar textos, traduzir idiomas e até manter conversas com coerência;
IA aplicada à saúde, à ciência, à logística, à educação e a muitos outros setores, com foco em apoio à decisão e automação inteligente.

O que ainda é um desafio

Mesmo com todos esses avanços, Russell e Norvig lembram que a IA atual ainda depende muito de grandes volumes de dados, alto poder computacional e problemas bem definidos. Ou seja, ela não é nem de longe "inteligente" como nós, humanos.

Além disso, existem questões importantes que não são apenas técnicas, como:

Como garantir que os sistemas sejam justos e não discriminatórios?
Como explicar decisões que foram feitas por modelos de caixa-preta?
Qual o impacto da IA no mercado de trabalho, na educação e na privacidade das pessoas?

Esses são os temas que estão no centro da discussão hoje. Desenvolver IA não é só programar — é também pensar nas consequências.

Referências

Russell, S., & Norvig, P. (2022). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4ª ed.). Pearson.
Marsland, S. (2015). Machine Learning: An Algorithmic Perspective (2ª ed.). CRC Press.
Notas de aula da disciplina FGA0221 – Inteligência Artificial, Universidade de Brasília (2025/1).

Histórico de versão

Versão	Data	Modificação	Nome	GitHub
1.0	06/05/2025	Criação do documento	Ana Beatriz Norberto	@ananorberto