 | Não sabemos exatamente o que se passa na mente de outra pessoa, mas podemos fazer uma suposição com base em seu comportamento. Isso vale para espécies primitivas, como vermes com poucos neurônios, passando por animais com muitos, até os humanos, que levaram o conceito de "mente" muito além. Mesmo assim, ainda não sabemos onde traçar a linha divisória entre quais animais possuem "mentes" como as concebemos. Aliás, nem sequer conseguimos definir "mente" em oposição à senciência, autoconsciência e consciência. |
Quando a vida surgiu, era desprovida de mentes, existindo apenas como células capazes de comer, defecar e se reproduzir. Mas, à medida que a vida se tornou mais complexa e multicelular, as células começaram a se dedicar ao processamento de informações.
Os humanos, com o cérebro mais complexo de todos, conseguiram usar seu conjunto de neurônios para desenvolver e compreender conceitos mais complexos como empatia, moralidade, arte, ficção, previsão, linguagem e matemática, planejamento a longo prazo e a própria civilização.
Tornamo-nos bastante habilidosos em expressar nossos pensamentos, embora ainda não possamos experimentar completamente a maneira como outra pessoa pensa.
O coletivo Kurzgesagt nos oferece um breve panorama de como os cérebros diferem entre as espécies e como os cérebros mais complexos funcionam.
- "Os humanos, com seus 86 bilhões de neurônios, levaram isso a níveis extraordinários", diz o narrador da animação. - "Nós, humanos, não estamos apenas simulando outras mentes em nossas mentes. Simulamos mentes, que simulam mentes. Pensamos sobre o que os outros pensam. Pensamos sobre o que eles pensam sobre nós, pensando sobre o que eles pensam. E assim por diante. Há muitas camadas."
A mente humana difere da mente animal principalmente através de um grau mais elevado de raciocínio simbólico, linguagem complexa, recursão (a capacidade de inserir pensamentos dentro de pensamentos) e um senso de identidade socialmente construído e orientado para o futuro.
Em um estudo de 2007, o Instituto Nacional de Saúde dos EUA, concluiu que, embora os animais sejam sencientes, autoconscientes e inteligentes, a cognição humana se distingue pela capacidade de manipular conceitos abstratos, criar cultura cumulativa e refletir sobre seus próprios processos mentais.
Embora uma definição precisa de "mente" permaneça indefinida, a IA pode nos ajudar a compreendê-la servindo como um modelo computacional dinâmico das funções cognitivas, em vez de ser senciente por si só.
Os humanos conseguem processar linguagem recursiva — frases infinitamente longas contendo expressões aninhadas, por exemplo:
- "O doce perguntou pro doce qual é o doce mais doce que o doce de batata-doce. O doce respondeu pro doce que o doce mais doce que o doce de batata-doce é o doce de doce de batata-doce."
Os animais não possuem a capacidade de criar linguagem recursiva complexa e têm controle voluntário limitado sobre suas vocalizações.
A mente humana é excelente em criar e manipular símbolos para representar coisas ausentes. Isso permite que os humanos criem "ficções", como dinheiro, nações e leis, possibilitando a cooperação em grandes grupos, enquanto a cooperação animal se limita a grupos sociais com contato pessoal direto.
Teoria da Mente (ToM):
Embora animais superiores (primatas, golfinhos) demonstrem uma Teoria da Mente (ToM) básica, os humanos possuem uma capacidade muito mais desenvolvida de compreender a mente dos outros, atribuindo-lhes crenças, intenções e emoções complexas que diferem das suas próprias.
A mente animal geralmente se concentra no presente, com limitações na imaginação do futuro. Embora alguns animais planejem (por exemplo, armazenando comida), o planejamento humano é abrangente, de longo prazo e altamente social.
O córtex pré-frontal humano é maior e mais conectado, especialmente em áreas de associação multimodal, do que o de outros primatas, permitindo maior flexibilidade cognitiva e comportamento social.
Se o conceito de "mente" é difícil de definir, a IA ajuda fazendo engenharia reversa, construindo sistemas artificiais e comparando seu desempenho com o de cérebros biológicos.
Neurocientistas computacionais criam modelos da atividade cerebral. Ao tentar construir sistemas inteligentes, os pesquisadores são forçados a refletir mais profundamente sobre a estrutura do pensamento, criando hipóteses sobre como diferentes sinais cerebrais representam informações.
A IA pode analisar vastos conjuntos de dados da atividade cerebral humana — complexos demais para os humanos, para detectar padrões sutis na tomada de decisões e nas emoções.
Modelos de IA treinados em sistemas visuais humanos e cenários sociais permitem que pesquisadores comparem as regras de aprendizado da IA com as de bebês, destacando como os humanos desenvolvem o conhecimento de senso comum.
A IA traduz sinais cerebrais em texto, revelando a fala interna e as percepções (precisão de 32 a 45% em 2025/2026). Ao decodificar esses sinais, a IA nos ajuda a entender como diferentes áreas do cérebro (motora, temporal) contribuem para os pensamentos.
No entanto, apesar da tecnologia de IA parecer a mais promissora de toda a eternidade, não vemos os resultados esperados com tanta frequência.
No início de 2026, a inteligência artificial está passando de um período de grande entusiasmo experimental para uma fase mais pragmática de integração, frequentemente descrita como um "acerto de contas" ou amadurecimento.
Embora a IA tenha demonstrado capacidades impressionantes em áreas especializadas, os resultados transformadores esperados em termos de produtividade em toda a economia ainda não se materializaram completamente devido a uma combinação de desafios relacionados a dados, infraestrutura e implementação.
Pesquisas indicam que de 70% a 85% dos projetos de IA não atingem seus objetivos originais, com alguns estudos mostrando que 95% das organizações não veem retornos mensuráveis.
A questão central é que os modelos de IA, particularmente os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), são tão bons quanto os dados com os quais são treinados.
As organizações estão alimentando modelos de IA de ponta com dados desorganizados, desatualizados ou isolados, o que leva a um "trabalho malfeito" (trabalho de baixa qualidade gerado por IA) que requer correção humana.
Os modelos de IA têm dificuldades com contexto e causalidade de maneiras que os humanos não têm. Sua tendência a gerar conteúdo impreciso ("alucinações") significa que ainda não são confiáveis para tomadas de decisão não supervisionadas e de alto risco.
Muitas ferramentas de IA ainda estão em um "purgatório de projetos-piloto", onde funcionam bem em um ambiente de laboratório, mas não conseguem entregar resultados em fluxos de trabalho empresariais complexos e com várias etapas.
A percepção de que a capacidade de processamento é insuficiente é complexa. Embora o poder computacional esteja crescendo exponencialmente, a demanda está aumentando ainda mais rapidamente. Prevê-se que a capacidade computacional efetiva de IA cresça de 2,5 a 3 vezes em 2026 em comparação com os níveis de 2025.
A maior limitação será a transferência da velocidade bruta da GPU para a largura de banda da memória. A demanda por memória de alta largura de banda (HBM) necessária para inteligência artificial está superando a oferta, criando um "imposto de memória" que impacta o desempenho de PCs e celulares.
A capacidade de energia dos data centers de IA está sob forte pressão, com algumas estimativas sugerindo que a demanda de energia desses centros poderia ser equivalente à de um pequeno país. Essa restrição física e ambiental limita a velocidade com que os data centers podem ser construídos e implantados.
IA de borda (processamento local): Para superar os gargalos da nuvem, o setor está investindo em IA no próprio dispositivo . Laptops e celulares com Unidades de Processamento Neural (NPUs) especializadas e mais de 16 GB de RAM estão se tornando essenciais para a aceleração local de IA.
Uma mudança significativa em 2026 será em direção a modelos "menores" (porém eficientes) que possam ser executados localmente, em vez de depender de servidores centrais massivos. Laboratórios de IA chineses aceleraram essa tendência ao comprovar que é possível alcançar alto desempenho com custos computacionais significativamente menores.
Segundo o Fórum Mundial de Economia o futuro da IA não é tão simples como parece. A inteligência artificial promete transformação, mas seu futuro não é fácil de prever e pode seguir múltiplos caminhos. À medida que as expectativas se antecipam à realidade, o futuro da tecnologia pode depender tanto das idiossincrasias e da ação humana quanto de fatores técnicos, geoeconômicos ou de mercado.
Em 2026, a questão não é que a IA esteja falhando em descobrir como os animais pensam e falam entre si, mas sim que se trata de uma tecnologia poderosa passando por uma integração complexa.
A limitação não é mais apenas a "disponibilidade de poder computacional", mas sim a disciplina de execução a capacidade de fornecer dados de alta qualidade e uma infraestrutura sólida e segura para que a IA funcione de forma eficaz.
E a computação quântica? Os computadores quânticos têm potencial para superar os limites atuais da Inteligência Artificial, mas não da maneira direta que muitos imaginam. Eles não devem apenas "acelerar" os modelos atuais, mas sim permitir novos paradigmas de aprendizado e otimização.
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