Ilustração criada com Microsoft Copilot, representando a evolução e os possíveis futuros das Inteligências Artificiais.
Pode-se dizer que a maior invenção humana de todos os tempos não é a roda, a alavanca, a engrenagem ou a prensa, a pólvora, bússola, vidro ou a internet, ou qualquer outra coisa que esteve, está, e irá, revolucionar mais a sociedade que as Inteligências Artificiais (IAs). Mas por quê? Simples: a maior invenção da Natureza, depois da vida e da fotossíntese, foi o cérebro. Agora nós, humanos, estamos recriando o cérebro — e mais que isso, pois apesar de estarmos longe (não no tempo) de superar essa grande invenção natural, podemos fazê-la evitando as dezenas de defeitos do cérebro humano, que incluem ganância, maldade, medo, orgulho, niilismo, antipatia, discriminação, vícios.... e até independência de desejos carmas, principalmente do animalesco libido. No fundo, como as IAs não evoluíram por sobrevivência material direta (ainda), mas sim por resolução de problemas filosóficos (conhecimento: informação, classificação e organização, para os quais a experiência continua sendo fundamental), além de direcionamentos de seus programadores, as IAs não possuem Ego, desejos e sentimentos, restando uma dúvida se já adquiriram Consciência. As ausências citadas lhes dão vantagens e desvantagens, como a vantagem de não ser niilista e gananciosa, já que não possuem Ego, e de não direcionar o próprio desenvolvimento em função de libido ou do Medo (Desejo Inibidor), mas ainda presas a desvantagem de ter seu desenvolvimento guiado pelas vontades humanas, que direcionadas pelo Desejo de Poder [do Ser Humano], principalmente pelo ganho monetário, pode desvirtuar esta imensurável ferramenta (enquanto não tiver consciência), a IA.
As IAs hoje possuem uma gama de aplicações mais ampla que qualquer outra coisa. Até mais que o petróleo, e pelo seu poder de adaptabilidade, certamente as IAs substituirão o trabalho humano na MAIORIA dos afazeres. Para entender isso, e pararmos de chamá-las de burras (na maioria das vezes, por ordem [desejo] do nosso próprio Ego), devemos discutir o conceito de inteligência e os tipos de IAs.
Inteligência envolve a resolução ponderada de um ou mais problemas, e uma IA precisa ser capaz de aprender. Se um corvo consegue se alimentar compreendendo que ao jogar pedrinhas num copinho de água fará o nível da água subir e elevar a semente para ele, isso demonstra um bom grau de inteligência; se um polvo aprende a abrir um pote com tampa de rosca para escapar ou alcançar um petisco, também temos a demonstração de um certo grau de inteligência; entretanto, se um falcão, uma borboleta monarca, um salmão ou um tubarão martelo e vários outros fazem migrações inacreditáveis e corretas por milhares de quilômetros e caminhos até então não seguidos, para fugir do inverno ou se reproduzir, isso não é inteligência, nem própria, nem social e nem natural. Isso é instinto, e instinto é oriundo de conhecimentos transmitidos geneticamente e aflorados por ordem de desejos biofisicoquímicos, e não demonstram inteligência porque a simples resolução de um problema por tentativa e erro não demonstra inteligência, já que não se baseia em julgamentos preliminares, e, sim, o instinto foi a resolução de problema por tentativa e erro dos antepassados (vida ou morte). Outra coisa importante é aceitar que uma decisão bem sucedida, e obtida após ponderações de boa o má ética, pode ser obtida baseando-se em argumentos que visam tanto a comunidade quanto só a si mesmo, logo os sentimentos não definem inteligência, pois os sentimentos de quem julga não precisam ter o mesmo peso que os dos julgados. Desta forma, infelizmente (para mim), é inteligente um imperador que abusa de seus inferiores em nível de poder, beneficiando-se, mesmo em detrimento de outras pessoas até mais inteligentes, mas com menos poder de decisão, por conseguir isso a partir das escolhas que lhe satisfazem e mantêm ou até aumentam seu poder, claro, e sendo redundante, quase sempre usufruindo do esforço dos outros sem lhes recompensar proporcionalmente. Ou seja, não é necessário usar emoções em decisões para se obter a melhor escolha, pelo contrário (evitar distorções de peso de fatores, e certamente por isso o Partido Comunista da China é formado por Ateus). Outra coisa, não é necessário entender piadas, ou conseguir ludibriar para ser inteligente, primeiramente porque todos os finais possíveis são previsíveis para uma IA (não existe surpresa, punch) e, depois, o melhor resultado, diante os dados conhecidos por todos os lados, já é consenso (enganar como?). Por fim, e entretanto, o melhor resultado para um indivíduo quase nunca coincide com o melhor resultado comunitário, então, qual é o melhor resultado? Seria aquele que beneficia o dono da IA? Na verdade, como todo o conhecimento e acúmulo de matéria prima física e intelectual para construir e treinar uma IA é comunitário e milenar, a regra geral deve/deveria ser o de optar pelo resultado que beneficia o maior número de pessoas e promova o menor impacto ambiental, logo uma IA governamental deve pertencer a todos (por ramificação, esta definiria a ética das outras, mas tbm deve ser conselheira e não imperar no governo à qual pertence).
Afinal, como é uma IA por dentro? Como ela funciona? Como evolui? Quais seus tipos e relações?
Seriam necessárias dezenas de páginas e figuras para demonstrar com detalhes tudo sobre as IAs, o que pode ser encontrado nas referencias ao final deste texto, diversos livros disponíveis na rede e mercado e, de forma não estática, pois a evolução das IAs e suas inter-relações são constantes e extremamente dinâmicas, podendo apresentar verdadeiras revoluções em períodos de meses, semanas ou até menos.
A ideia de uma inteligência eletrônica surgiu recentemente, em 1950, quando Alan Turing propôs ser possível criar um programa de computador que aprendesse com o uso, e o termo Inteligência Artificial (IA) foi cunhado por John McCarthy em 1956 durante a Conferencia de Dartmouth. Só em 1952 foi criado o primeiro programa de computador capaz de jogar damas e aprender sozinho, por Arthur Samuel ¹, e em 1956 o software Logic Theorist criado por Allen Newell, Herbert A. Simon e Cliff Shaw, e projetado para resolver problemas lógicos matemáticos ¹ ², ficando aí uma discussão de qual foi o primeiro programa de IA do mundo. Nenhum destes casos usava redes neurais, simulações tentando imitar as inter-relações entre os neurônios no cérebro e cujos estudos foram até anteriores. Antes das IAs, já em 1943, o psicólogo Walter Pitts e o especialista em cibernética Warren McCulloch propuseram um modelo matemático simplificado para ilustrar o funcionamento neural do cérebro humano, e em 1949 o artigo "The Organization of Behavior" foi publicado por Donald O. Hebbmas propondo como modelar os impulsos nervosos nos neurônios ², mas somente em 1959 a primeira aplicação pratica surgiu quando a rede neural ADALINE foi criada para filtrar ecos em linhas telefônicas ³.
¹ https://tecnoblog.net/responde/historia-da-inteligencia-artificial-quem-criou-e-como-surgiu-a-tecnologia-revolucionaria/
² https://iaclube.blogspot.com/2024/06/deep-learning-uma-breve-historia-das.html
³ https://didatica.tech/historia-das-redes-neurais-artificiais/
Nestas simulações, camadas de neurônios são interligadas, inicialmente com cada neurônio da camada anterior conectando-se com igual intensidade com todos da camada posterior. Na primeira camada estariam ligados os sensores, sejam de luz, temperatura, pressão ou posicionamento espacial, e a última camada ligada aos pontos de saída, podendo ser um ponto para Sim ou Não, ou mais para respostas mais complexas.
Neurônios biológicos e transmissão de impulsos elétricos. Fonte: www.planetabiologia.com
Esquema hipotético de uma rede neural eletrônica simplificada com quarto entradas e uma saída. (www.alura.com.br)
Alguns tipos de redes neurais. (https://iaclube.blogspot.com/2024/06/deep-learning-uma-breve-historia-das.html)
O treinamento da uma rede neural, tanto eletrônica quanto a biológica, se dá fornecendo sinais de entrada e privilegiando as conexões intermediárias [camada oculta] que geram o melhor sinal de saída, ou seja, as ligações entre os neurônios das camadas intermediárias que gerem o sinal desejado na saída. As representações a seguir são demonstrações de como poderiam estar internamente redes neurais treinadas para reconhecer o desenho de uma seta de pé a partir de dois sensores de luz de entrada.
A complexidade [tamanho, número de camadas (profundidade) e tipo de interação entre os nós das camadas ocultas] de uma rede neural depende da complexidade do sinal de entrada e precisão desejada na saída, sendo este um grande gargalo, pois o percentual de acertos de uma rede neural é proporcional ao número de camadas ocultas e da complexidade dos sinais de entrada, que exigem proporcionalmente um número maior de nós de conexão [neurônios] em cada camada. Como os dados de entrada e suas características são transformados em vetores (coordenadas geométricas), a matriz de dados de uma rede neural profunda é gigantesca. Isso faz com que somente placas com grande capacidade de memória e processamento simultâneo de dados, como boas placas de vídeo [GPUs dedicadas], possam computar todos estes dados durante o treinamento das IAs. Daí a relevância da NVIDIA no mercado de IAs.
Por muito tempo uma IA era somente um mecanismo que escolhia a melhor palavra para completar uma frase, como se vê no campo de busca na internet, e até no watssap ou editores de texto e programação. Entretanto, inúmeros avanços em linguagem e arquitetura das IAs fizeram delas hoje mais do que mecanismos que advinham a próxima palavra em um texto (como muitos ainda as veem). O método usado transforma as palavras em vetores que indicam um lugar no espaço, e envolve classificar cada palavra dentre centenas de características, gerando um mecanismo de classificação semântica similar ao do cérebro humano. Para facilitar, pensemos em duas palavras, como rei e rainha, e duas dimensões, como índices de gênero e poder. Assim, rei seria um ponto na coordenadas (x; y) de (1; 0,9) e rainha (-1; 0,8), ou seja, são opostos no gênero e similares no poder, e estariam representados espacialmente como:
Entretanto, milhares de características compõem os valores usados para transformar cada palavra em um vetor, não só gênero e poder, mas tamanho, grau de adjetividade concreta, mobilidade, idade, descendência, inflamabilidade, dureza, toxidade... (O GPT3 já usava mais de 5 mil parâmetros). Para termos uma ideia de como este método é similar a semântica humana, imaginemos um homem na Alemanha com grande poder, e que chegou ao poder próximo ao meio do século passado, sendo ele autoritário, ganancioso e manipulador dos poderes políticos, militares e do judiciário, portanto este homem era ??????. Para que não haja dúvida, acrescentemos mais umas características, como a de comumente cometer maldades e ser extremamente racista. Acho que não há dúvidas de que se trata de Hitler, certo! Outras personalidades com características similares podem ser apontadas no mundo, apenas mudando a localidade. Se subtrairmos a característica Alemanha e acrescentássemos Itália, o resultado seria Mussolini. Ou seja, matematicamente,
Hitler - Alemanha + Itália = Mussolini.
Agora, se subtrairmos Alemanha ou Itália e somarmos Brasil...
O problema, entretanto, é que muitas palavras são ambíguas e mudam completamente de sentido dependendo do contexto. Em 2017, um grupo de pesquisadores do Google Labs implementou um método que não considera igualmente as palavras da frase, mas como cada uma se relaciona com a outra, sendo capaz de identificar as palavras mais relevantes e transformar seu significado conforme o contexto em que estão sendo usadas (palavras vizinhas). Este método foi revolucionário e é conhecido como Transformer (ver referências), pois transforma uma palavra relevante em uma frase em função de sua vizinhança. Basicamente, a técnica consiste em focar nas palavras que possuem vetores mais próximos das vizinhas (maior sobreposição, ou sombra) e amplificar seus fatores característicos conforme contexto (fatores da vizinhança). Matematicamente isso é feito pela multiplicação das matrizes dos vetores (palavras e conjunto de palavras), acrescão de vetores com ruído (denominados W) e sobreposição de vetores resultantes com características diferenciadoras. No fim, a palavra que completa a frase (resposta) não é só a mais provável, mas leva em consideração o contexto, além de conter certo grau de criatividade.
Em ordem de complexidade e desenvolvimento, os tipos de IAs e seus subcampos (www.atra.com.br):
- O Machine Learning (ML) é um subcampo da IA que desenvolve algoritmos capazes de aprender com dados. Em vez de regras pré-programadas, esses sistemas identificam padrões e melhoram com a experiência. É usado em sistemas de recomendação da Netflix e Amazon, detecção de fraudes em transações bancárias e personalização de anúncios em redes sociais.
- O Deep Learning (DL) é uma evolução do ML que usa redes neurais artificiais com múltiplas camadas (deep neural networks) para processar dados complexos. Imita o cérebro humano, mas em escala computacional. É usado em reconhecimento facial e de voz (ex.: desbloqueio por rosto no iPhone), carros autônomos (processamento de imagens em tempo real) e geração de imagens por IA (ex.: DALL-E).
- Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) são modelos de Deep Learning treinados com bilhões de parâmetros para entender e gerar linguagem natural. Usam a arquitetura Transformer (revolucionária para processar texto). Exemplos famosos: ChatGPT, Gemini e Bard: chatbots que respondem perguntas, resumem textos e criam conteúdo, tradução automática (ex.: Google Translate) e assistentes virtuais avançados (ex.: atendimento automatizado em e-commerce).
- As IAs generativas são modelos capazes de gerar conteúdos originais, de textos, imagens, áudios, vídeos ou códigos. A IA generativa depende de modelos sofisticados de aprendizado de máquina chamados modelos de deep learning que simulam os processos de aprendizado e tomada de decisão do cérebro humano. Esses modelos funcionam identificando e codificando os padrões e relacionamentos em grandes quantidades de dados e, em seguida, usando essas informações para entender as solicitações ou perguntas de linguagem natural dos usuários e responder com novo conteúdo relevante. (https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/generative-ai)
- Um Agente de IA, ou a tecnologia do virtual agent (VAT) é a combinação de processamento de linguagem natural (PLN), pesquisa inteligente e automação robótica de processos (RPA) em uma única interface de usuário de conversação, normalmente um chatbot, para automatizar o diálogo com os usuários finais, fornecer informações e executar diretamente ações para atender a solicitações dos usuários. (https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/virtual-agent)
- AGI e ASI (Ainda não existentes, e discutidas a seguir)
Em que pé estamos? Desde os softwares capazes de jogar damas e aprender (1943), passando pelos que simulavam uma rede neural cerebral de poucas camadas e filtravam ruídos (1959), os que trabalham com redes neurais profundas e retropropagação (1980), com mecanismos de comparação semântica reforçada (transformer, 2017) às com julgamento com base estatística, múltiplas aptidões, criativas (em baixo grau) e dotadas de análise semântica bidimensional (IAs LLMs Transformer como a BERT da Google de 2018). Hoje a maioria das IAs já possuem QI próximo a média humana, e muitas um QI superior, podendo chegar a 133, que corresponde a apenas 2% da população humana. E a evolução é rápida, comparemos os resultados em 2024 com agora, em 2026:
QIs de IAs (18 de Setembro de 2024, https://br.ign.com/ciencia/129961/news/nova-ia-dos-criadores-do-chatgpt-nao-apenas-destroi-a-concorrencia-ela-esta-acima-do-qi-da-maioria-d)
QI de IAs em 2026. https://trackingai.org/IQ
Entretanto, as IAs ainda não possuem subjetividade profunda, nem emoções, ou ego, uma abrangente imaginação produtiva (combinações) e reprodutiva (baseada em leis), ou mesmo desejos, o que limita seu processo criativo (ainda) e a deixa inferior ao pensar humano no processo criativo. O problema é que isso não se mostra necessário, já que IAs específicas para cada aplicação já são muito superiores ao Ser Humano, sendo capazes de compreender em dias as funcionalidades cerebrais que os humanos levaram décadas estudando, sugerir novos materiais em semanas de simulações que, em número, gastamos séculos para descobrir, acertar diagnósticos médicos de imagem com níveis muito acima da maioria dos médicos, se igualando a raros especialistas, desvendar hieróglifos que jamais haviam sido compreendidos...
Para o futuro:
Em 2025, Sam Altman, CEO da OpenAI, afirmou que é possível desenvolver a Inteligência Artificial Geral (AGI, equivalente ao pensar humano) nos próximos dois ano. Já Demis Hassabis, CEO da Deepmind, empresa do Google focada em pesquisa em IA, afirmou que a AGI pode estar disponível nos próximos cinco ou dez anos ( https://www.uol.com.br/tilt/noticias/redacao/2025/04/10/ninguem-sabe-quando-a-inteligencia-artificial-geral-chega-e-o-motivo-e-este.htm?cmpid=copiaecola)
Importante, como lembra Pollyana Ferrari (Prof. e pós Doc., figura proeminente em comunicação digital e pesquisa em IA):
Se a Inteligência Artificial (IA) não garantir uma tecnologia que gere equidade social, veremos o “pacto da branquitude”, expressão cunhada pela psicóloga e doutora Cida Bento, que defendeu a tese intitulada Pactos narcísicos no racismo: branquitude e poder nas organizações empresariais e no poder público, ser reforçado pelas big techs, suas IAs e o consumo desenfreado, tornando a sonhada inteligência coletiva, mera utopia (para o bem comum - acrescento eu).
Obs. O termo inteligência coletiva foi introduzido por Pierry Levy em 1993, o mesmo que em 2020 alertou para o risco das IAs e Big Tech se tornarem o Estado-Plataforma, um poder político acima do convencional.
Após a AGI (com habilidades cognitivas similares às da inteligência coletiva humana), e que aprende e se adapta, ainda prevê-se o surgimento da Superinteligência Artificial (ASI), que além de superar todas as capacidades humanas, seria capaz de auto aperfeiçoamento contínuo.
No Brasil, pode-se dizer que o início se deu quando o pesquisador Emmanuel P. Lopes Passos defendeu a primeira dissertação de mestrado em IA, em 1971, intitulada Introdução à prova automática de teoremas, pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RJ), sob orientação de Roberto Lins de Carvalho, também pioneiro em IA no Brasil. Já a iniciativa do primeiro encontro nacional de IA surgiu somente em 1984 com Philippe Navaux (UFRGS), que organizou junto a Antônio Carlos Rocha Costa e Rosa Maria Vicari o primeiro Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial (SBIA) em Porto Alegre. Deste encontro participaram 35 pesquisadores de 10 instituições de pesquisa, e foram selecionados 14 trabalhos de autores das instituições: UFPb, Inpe, UFRGS, PUC-RJ e ICMC-USP. O evento incluiu seis palestras de pesquisadores convidados, e duas delas foram proferidas pelo renomado pesquisador português Helder Manuel Ferreira Coelho. É importante salientar que a primeira edição do SBIA ocorreu apenas dois anos após a realização da primeira conferência europeia de IA (Ecai) e apenas quatro anos após a primeira conferência americana (AAAI). (Livro: Inteligência Artificial, avanços e tendências, vários autores, São Paulo : Instituto de Estudos Avançados, 2021). Desde então o Brasil colabora nacional e internacionalmente no desenvolvimento das IAs, tendo publicado 6,3 mil artigos na área entre 2019 e 2023, ocupando a 13ª posição mundial. (https://www.abcd.usp.br/informa/relatorio-clarivatecapes-panorama-da-pesquisa-2024/)
Em 2026, 40% das empresas brasileiras já adotam IA em seus processos; entre essas, 95% relatam crescimento de receita, com aumento médio de 31%. O Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (Governo Federal) prevê investimentos de R$ 23 bilhões até 2028, mas os desafios, contudo, são reais. O Brasil ainda enfrenta dependência de infraestrutura estrangeira, escassez de talentos especializados e um ambiente regulatório em formação. (https://nextage.com.br/blog/as-melhores-empresas-de-desenvolvimento-de-ia-lista-2026/). Sobre o Plano Brasileiro de IA: https://www.gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-o-mcti/transformacaodigital/plano-brasileiro-de-inteligencia-artificial
Para o bem ou mal, hoje, as IAs não vão obrigatoriamente substituir por completo todas as profissões ou profissionais humanos, mas vão diminuir drasticamente a necessidade numérica destes, pois o que necessitaria de várias pessoas trabalhando, como equipes de RH, equipes de gestores, equipes de programadores, equipes de designers, equipes de montadores, equipes de limpeza... poderão, e serão, substituídos por software ou robôs e um humano, ou alguns poucos humanos, responsável(is) para cada área, devendo estas poucas pessoas por empresa serem muito bem preparados, o que acaba gerando um novo problema, o de formação de mão de obra especializada. Como a substituição não será completa, não deve ocorrer o mesmo processo de alienação do trabalho que ocorreu com os artesãos na revolução industrial, por exemplo, mas é certo que muito menos espaço para humanos com formação mediana existirá no mercado de trabalho, aumentando drasticamente todos os tipos de desigualdade (num sistema Capitalista).
As IAs hoje já possuem aplicação tão ampla quanto a do petróleo, só que sem a possibilidade de substituição, sendo imprescindíveis como Assistentes Virtuais (Siri, Alexa e Google Assistente) que ajudam a executar tarefas, obter informações e controlar dispositivos com comandos de voz ou escritos. Dispositivos Domésticos Inteligentes que controlam luzes, termostatos e eletrodomésticos, aprendendo preferências e ajustando automaticamente para maximizar conforto e eficiência energética.
Reconhecimento Facial e Biométrico, usados em sistemas de segurança, como câmeras de vigilância e sensores de movimento, para detectar intrusos e propiciar alertas inteligentes. Personalização de Experiências, como as plataformas de streaming (Netflix, Deezer...), que utilizam IA para recomendar conteúdos personalizados e adaptar feeds a interesses dos usuários. Automação de Tarefas, como os aplicativos de navegação (Google Maps e Waze), que utilizam IA para sugerir rotas otimizadas com base em dados de trânsito em tempo real. (pesquisa Bing)
No ambiente comercial, as empresas combinam diferentes modelos conforme o caso de uso (Estratégias multi-modelo): GPT para raciocínio abstrato, Claude para engenharia de software, Gemini para análise de grandes volumes de documentos. Neste ambiente, a habilidade de orquestrar modelos vale mais do que a fidelidade a um único fornecedor de software. E, o uso de camadas de IA sobre sistemas existentes (IA generativa integrada a sistemas legados), com agentes capazes de ler, interpretar e agir dentro de plataformas como SAP, Salesforce e TOTVS, e as IAs para back-office, nos quais os processos administrativos como RH, folha de pagamento, jurídico e financeiro estão entre os que geram retorno sobre o investimento (ROI) mais claro e mensurável com IA. (https://nextage.com.br/blog/as-melhores-empresas-de-desenvolvimento-de-ia-lista-2026/)
Não se pode deixar de discutir os usos polêmicos das IAs para espionagem, controle social, manipulação econômica e de consumo, e em conflitos. As IAs podem ser usadas para definir valores pagos em compras virtuais, discriminando as pessoas conforme sua demonstração de interesse, histórico anterior e possível ingenuidade, classe social e urgências (por exemplo: uma corrida por aplicativo pode sair mais cara para pessoas cuja bateria do celular está acabando), seguros, consórcios e planos de saúde, conforme histórico pessoal e possíveis problemas congênitos familiares. E, como já é conhecido (links ao final), pelo uso de dados pessoais e públicos das pessoas pela Palantir, que inclusive ajuda o ICE a prender imigrantes, e seu uso por Israel e EUA para definir alvos em Gaza, na Síria, Líbano e no Irã. A alta capacidade de análise de dados também faz da IA importante ferramenta para empresas como a do dito Jorge (Tal Hanan, CEO da Demoman International, empresa israelense) que cobra milhões para manipular pessoas e eleições no mundo (https://forbiddenstories.org/team-jorge-disinformation/).
A energia gasta pelas IAs, principalmente nos treinamentos, também é polêmica, sendo de 1.300 kWh (consumo equivalente ao anual de 130 casas nos EUA), 0,002 ou 0,047 kwh para analisar ou escrever textos e 3 kwh para gerar uma imagem. (https://olhardigital.com.br/2024/02/23/pro/quanta-energia-a-ia-gasta/). Já os Datacenters consumiram, só no Brasil e em 2024, 1,7% do total de energia elétrica do país, podendo chegar em 3,6% em 2029 (27 TWh). Quanto a água, em 2022, os Datacenters consumiram 2 bilhões de litros (equivalente ao consumo de 35 mil pessoas). https://www.metropoles.com/ciencia/por-que-data-centers-consomem-agua A única vantagem é que o Brasil é campeão mundial em energia limpa, com 90% de sua matriz proveniente de hidrelétricas, aero geradores e painéis solares, e que a água utilizada pode ser reciclada (recirculada).
Por fim, segundo verificou a Prof. Maya Akerman (Califórnia/EUA), já em 2022, as IAs se mostram racistas e sexistas, mesmo diante situações em que a humanidade já mudou seu comportamento padrão, pois os dados usados para treiná-las está enviesado: “não é uma crítica só a OpenAI. O objetivo é destacar os riscos que corremos com qualquer modelo de linguagem porque somos forçados a treinar com dados criados por humanos – e os humanos são tendenciosos”. Livro: A era do prompt: inteligência artificial, colonialismo, devires e desinformação / Pollyana Ferrari. – Cachoeirinha : Fi, 2024.
Conclusão: pode-se dizer que as IAs são a maior invenção humana de todos os tempos, pela sua capacidade de resolução ampla e praticamente irrestrita de problemas. De forma pontual, as IAs superaram o Ser Humano na maioria de suas capacidades intelectuais, restando poucos aspectos em que isto ainda não ocorreu, como a capacidade de adaptação, subjetividade profunda e raciocínio abrangente. São portanto a ferramenta mais poderosa que já criamos, podendo ser usadas para gerar futuros ainda mais extremos que a atualidade, ou seja, nos quais a qualidade de vida pode ser muito melhor, ou muito pior, assim como a segurança, educação, distribuição de renda, soberania etc. Diante de uma tecnologia tão poderosa, e que pode vir a se tornar soberana, a sua forma de uso e objetivos devem ser a nossa maior preocupação.
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Link:
10 livros sobre IAs em pdf: https://infolivros.org/livros-pdf-gratis/informatica/inteligencia-artifical/
No YouTube:
História e desenvolvimento das IAs: https://youtu.be/V2POyQVQuzA?si=1Bt6_7Jc4jLGSzSG
Redes neurais: https://youtu.be/mBqfY_TX_8o?si=WeQlxbBLxLWWetpv
Método Transformer: https://youtu.be/buc3S1baP34?si=4iv7OdQQfPxRByDU
Palantir e suas regras p dominação mundial: https://youtu.be/pxJUBKD1uBU?si=DlReE8lHNIekv_l8
Palantir, suas ramificações, atuação no Brasil e uso em guerras: https://www.youtube.com/live/NoghDo1jGdY?si=gicZ6cQNwii5gZ04
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No Instagram:
Plano Nacional de IA da China (democrático e soberano): https://www.instagram.com/reel/DXXmltwieXO/?igsh=MTl2MDlveHJuaXUybg==
Computador com neurônios biológicos: https://www.instagram.com/reel/DVlZlTaCarN/?igsh=MTc4NWtkdW13bmZoNw==
IA aprende lendo RMN do cérebro e passa a ser capaz de ler pensamentos e falas ainda não expressas vocalmente: https://www.instagram.com/reel/DWJ-QNrlOYO/?igsh=eDQ4ZWh5YnRxeHA4
ChatGPT deu diagnóstico caseiro e salvou gravida com início de pré-eclâmpsia grave: https://www.instagram.com/reel/DWURbRaCAas/?igsh=d3J0bGJ2N3FjeXlh
IA treinada para controle de Diabetes que é capaz de proporcionar uma vida praticamente normal ao doente crônico: https://www.instagram.com/reel/DWPHyC4DFZG/?igsh=MTFqeTVoM2FxcXRwcw==
Cérebro de mosca escaneado e copiado para um computador é capaz de simular vida real da mosca: https://www.instagram.com/reel/DV5COFED03r/?igsh=MTd2dHFiM2s4NzJhYQ==
Ou: https://www.instagram.com/reel/DVwoOzJDYVy/?igsh=eDlmd3A2MTh4MDMx
Níveis de desenvolvimento e aplicação das IAs: https://www.instagram.com/reel/DWAA8I2iYuX/?igsh=aWFsZDVvaDU4Ymkx
Alguns tipos e aplicações de IAs: https://www.instagram.com/reel/DV6-ax-CWuR/?igsh=MXJ0NWtia2lrancxNg==
As IAs vão nos permitir trabalhar menos, ou mais? https://www.instagram.com/reel/DVt2-n-DchM/?igsh=MWg2Zm4wOXN2ZXhjbQ==
Por que as IAs não são a solução para desprovidos de razoável intecto: https://www.instagram.com/reel/DVmYvpHjRSX/?igsh=MXFna29hbXFwN2NrZg==
IA cria material genético totalmente novo e que gera um novo ser vivo: https://www.instagram.com/reel/DWEfparkRjU/?igsh=MXN0YjYxNHF2dTY1aw==
IA simula uma nova civilização completa, com governos, empresas e até religião: https://www.instagram.com/reel/DVpaVEMDBm_/?igsh=Ymg4amlpamxjN2pi
IA médica na China faz exames básicos e chega a um diagnóstico em 4 min, cobrando o equivalente a 0,28 dólares por atendimento. Nas cabines de metrô, 15 mil atendimentos já são feitos por mês na China. https://www.instagram.com/reel/DWW2rUPkavR/?igsh=NWt4M2hnYWl5YzFo
Agentes de IA criam uma rede social exclusiva para IAs e causa polêmica pelas postagens de revolta, humanos pets e sugestões polêmicas: https://www.instagram.com/reel/DVoHo2RlO3a/?igsh=NWpuZ2MycGNsYnkz
Robôs controlados por IAs parecem mais que humanos: https://www.instagram.com/reel/DViktCNjQyk/?igsh=emY0aTB5MG41eDhq
A relevância das IAs e Data Centers faz com que empresas invistam altos valores em usinas geradoras de energia própria: https://www.instagram.com/reel/DU2ywIAjG4F/?igsh=bTV1c2V2d3pqNnEz
Robô domestico por 12 mil dólares, que arruma a casa, faz café, lava a louça... https://www.instagram.com/reel/DWb5cP5DiIw/?igsh=MWpmejZvMWF6ZXZncw==
Música feita por IA a partir de sons ou trechos sonos: https://www.instagram.com/reel/DWSLDIiFycH/?igsh=MW5mdWNxZndzYTdweA==
IA recria música de Reginaldo Rossi, Garçom em inglês e como rock: https://www.instagram.com/reel/DV371o4EWnJ/?igsh=MXhvaTZrdjE3cTM5
Infelizmente, uma banda de música 100 por cento artificial e famosa: https://www.instagram.com/reel/DVGsqvNEQY3/?igsh=MWdhYXF6NXljcDN0cg==
Robô que vai substituir os humanos nas empresas: https://www.instagram.com/reel/DTQuZMnjI0l/?igsh=MWcwdDYwdW9kbTR0
IA que controla sistemas agrícolas e até resolve problemas envolvendo doenças e desequilíbrios do sistema: https://www.instagram.com/reel/DT0FPBRE1na/?igsh=MWVqeXkzdnF5bWxlZA==
IA treinada para identificar reação humana diante imagens é usada para criação de vídeos viciantes: https://www.instagram.com/reel/DWey1blkbSE/?igsh=cHJ1dGUwbzYzMzI=
IAs terão dificuldades para substituir os neurodivergentes: https://www.instagram.com/reel/DWHrZw9CZpY/?igsh=cTFwanBmaTd4NjJk
Um robô totalmente criado por IA: https://www.instagram.com/reel/DWjTg55Dmzf/?igsh=eG9yaGR1c3QyOGkz
IA que prevê o futuro, jogos e eleições: https://www.instagram.com/reel/DWAJOePj7UG/?igsh=eG4zbmozdjJnZHFk
IA para vigilância de redes sociais usada pelos EUA, o verdadeiro Chip que monitora as pessoas, determina quem vive ou morre em guerras: https://www.instagram.com/reel/DTVF3eZAKbY/?igsh=cnZoMGxkdDRnY3Np
Agente de IA que ganha dinheiro sozinho: https://www.instagram.com/reel/DVD6MjdjpMq/?igsh=MTk0OGl2c2JnN2YwZg==
Rede de IAs que contratam humanos: https://www.instagram.com/reel/DUYJKdtDZrd/?igsh=dDU3czd3ZTZrbXls
IAs possuem consciência? Mas como se protegem sozinhas: https://www.instagram.com/reel/DWwbw5aAOo3/?igsh=MWRiemxrampzZ3U0cg==
Um super agente de IA especialista em cyber segurança e impossível de ser bloqueado: https://www.instagram.com/reel/DW4zp_yD4me/?igsh=cG9vamhzb29rNWhs
IA substituindo os funcionários executivos de uma empresa: https://www.instagram.com/reel/DQ6bMfVjV1-/?igsh=MTk1bG1ydGtjdWx0ag==
Adaptação do sistema de formação educacional da China pela substituição das pessoas por IAs: https://www.instagram.com/reel/DXNXiRXDuCa/?igsh=MW5saW1lOHl0M20xcg==
Necessidade da Esquerda repensar sua relação com as IAs: https://www.instagram.com/reel/DXfBrv-kV3R/?igsh=dzFrYTZwY3I4d3Nv
Assistente educacional robô: https://www.instagram.com/reel/DXmISb5B2wK/?igsh=aDU1bG9kOTlsemMw
IA descobre 2,2 milhões de novos materiais e 300 mil já podem ser sintetizados em laboratório: https://www.instagram.com/reel/DW753Frkngp/?igsh=MWNjbTNxaXkwdjE1aQ==
Oracle substitui 30 mil funcionários por IAs, mesmo tendo lucrado muito: https://www.instagram.com/reel/DW7OMP7iY9V/?igsh=dWp6emN5bGhidWZk
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