Quais são os tipos de inteligência artificial? Descubra as funções de cada um

A seguir, confira detalhes sobre os três tipos de inteligência artificial com base em potência.

A Inteligência Artificial Limitada ou Inteligência Artificial Estreita (ANI) também é chamada de "IA Fraca". Isso porque o objetivo desta tecnologia é executar tarefas específicas. Por isso, ela não tem uma capacidade de raciocínio ampla. De modo geral, essa IA consegue ser treinada com aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e algoritmos de rede neural para cumprir uma tarefa de maneira mais rápida e otimizada do que a mente humana. Contudo, ela não é capaz de fazer outras atividades que não estejam dentro do escopo previsto.

Alguns exemplos de inteligência artificial limitada são as assistentes virtuais, como Siri e Alexa, ferramentas com sistemas de recomendação e carros autônomos. Como o ChatGPT, os chatbots também fazem parte da "IA fraca", já que são limitados à tarefa de bate-papo. A IA fraca se destaca em uma capacidade cognitiva e não aprende outras habilidades. No momento, todos os sistemas de IA usados ​​atualmente são da categoria de IA limitada.

Por outro lado, a Inteligência Artificial Geral (AGI) também é chamada de "IA Forte". A tecnologia ainda é um conceito teórico, em fase de pesquisa e desenvolvimento. Embora nunca tenha sido testada, especialistas acreditam que ela seria capaz de aprender e executar qualquer ação como um ser humano, como resolver diversas tarefas e problemas, tomar decisões e até mesmo planejar o futuro. Na prática, seria uma IA tão inteligente ou até mais que um humano.

Isso porque a AGI pode usar aprendizados e habilidades anteriores para fazer tarefas em novos contextos, sem a necessidade dos humanos treinarem os modelos. A tecnologia também pode entender estímulos diretos e indiretos, como identificar a diferença entre um rosto feliz ou triste. Portanto, a AGI é útil para criar máquinas capazes de ter uma inteligência semelhante à humana, que agem como assistentes ​​na vida cotidiana. Assim, a base da Inteligência Artificial Geral (AGI) pode ser construída a partir supercomputadores, hardware quântico e produtos de IA generativa.

A Superinteligência Artificial (ASI), ou super IA, é totalmente teórica e hipotética. Acredita-se que ela poderia ultrapassar todos os níveis da inteligência humana, o que inclui fatores subjetivos, como criatividade e resolução de problemas. Portanto, essa IA poderia raciocinar, aprender e ter habilidades cognitivas melhores do que as dos humanos. A superinteligência artificial (ASI) seria como um filme de ficção científica, na qual a tecnologia teria evoluído a ponto de entender sentimentos, experiências e ter emoções, crenças e desejos próprios.

Após ter atingido o nível de Inteligência Artificial Geral (AGI) mencionado no tópico anterior, a IA aprenderia em um ritmo tão acelerado que as capacidades dela, logo, seriam mais potentes do que as dos humanos. Portanto, a Superinteligência Artificial (ASI) representaria uma IA completamente autoconsciente e individualista.

A inteligência artificial baseada em funcionalidade atua em áreas como processamento de dados, resposta a estímulos e interação com o ambiente. Veja os quatro tipos de IA nesta categoria.

As máquinas reativas são sistemas de IA que respondem a estímulos imediatos que acontecem em determinadas situações. Esses sistemas não guardam informações para o futuro. Como não possuem memória, elas servem para fazer uma tarefa específica com informações do momento, sem acessar respostas anteriores nem melhorar seu funcionamento com base em ações passadas. Esse tipo de inteligência artificial vem da matemática estatística e é capaz de analisar muitos dados para produzir uma resposta inteligente. Com isso, as máquinas reativas são úteis em funções como filtrar spam da caixa de e-mail e recomendar produtos com base no histórico de compras.

Um exemplo é o famoso computador Deep Blue, da IBM, que venceu o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov no final da década de 1990. Na ocasião, a IA conseguiu analisar as peças em tempo real e prever os resultados ​​de cada movimento. Outro exemplo é o mecanismo de recomendação da Netflix, que usa modelos de IA capazes de processar conjuntos de dados do histórico de visualização do usuário, com o intuito de fornecer o conteúdo que a pessoa tem mais chance de assistir.

Por outro lado, a IA de Memória Limitada consegue lembrar de eventos e resultados passados. Assim, a tecnologia usa dados do passado ​​e do presente para tomar uma atitude com maior probabilidade de atingir o resultado desejado. Vale ressaltar que a IA não consegue armazenar os dados do passado em uma biblioteca para usar a longo prazo, somente a curto prazo. Porém, se for treinada com mais dados, ela pode melhorar o desempenho ao longo do tempo.

Essa IA usa o aprendizado profundo. Esse processo imita os neurônios do cérebro humano para absorver dados e aprender com experiências, o que melhora os resultados. Com isso, a IA de Memória Limitada é aplicada em ferramentas de IA generativa, como os chatbots ChatGPT e Gemini Google, e os assistentes virtuais que aprendem com interações anteriores, como Siri, Alexa, Google Assistente. Outro exemplo são os carros autônomos. Esses veículos usam IA de memória limitada para observar e entender o mundo em tempo real para tomar decisões como acelerar, frear ou fazer uma curva.

Já a IA de Teoria da Mente está em fase de pesquisa e desenvolvimento. Ela seria capaz de entender e interpretar as emoções humanas para fazer interações naturais com o usuário. Em resumo, as interações ficariam mais personalizadas. Além disso, esse tipo de IA também poderia compreender e contextualizar obras de arte e ensaios. Espera-se que a IA de Teoria de Mente tenha a capacidade de analisar vozes, imagens e outros dados para reconhecer, simular e responder os humanos em um nível emocional.

Vale destacar que esse tipo de IA seria um marco no universo de inteligência artificial. Até o momento, a IA não consegue entender e responder os sentimentos humanos. Entretanto, a tecnologia levaria bastante tempo até que as máquinas conseguissem compreender emoções perfeitamente, o que poderia gerar grandes erros durante a fase de aprendizado.

Por fim, a IA com autoconsciência poderia, como o próprio nome diz, ter consciência da própria existência, assim como um ser humano. Desse modo, ela desenvolveria emoções e pensamentos, já que teria a capacidade de entender condições e características internas, além de ter as próprias emoções, vontades e crenças.

Essa forma de inteligência artificial é conhecida como ponto de singularidade da IA. Representa um estágio depois da teoria da mente, sendo um dos objetivos finais no desenvolvimento da tecnologia. Se as máquinas de IA forem autoconscientes, vão superar o controle humano e serão capazes de entender os sentimentos dos outros, além de terem um senso da própria existência.

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