Você provavelmente já ouviu falar em sistemas que conversam de maneira natural, geram imagens inusitadas e até dirigem carros sem motorista. Essas tecnologias são exemplos de tipos de inteligência artificial (IA), uma área que saiu dos livros de ficção científica para entrar na rotina das pessoas e empresas.

Entretanto, a IA não é algo único ou limitado a um só formato. Existem diversos modelos de sistemas inteligentes, cada um com seu nível de complexidade, autonomia e aplicação.

Na sequência, você entenderá melhor o que são inteligências artificiais, descobrirá os principais tipos de IA e muito mais. Vamos lá?

O que são as inteligências artificiais?

Chamamos de inteligências artificiais os sistemas programados para raciocinar e resolver problemas de forma similar ao que fazemos. Em termos práticos, são softwares que utilizam algoritmos — conjuntos de instruções matemáticas — para analisar dados e obter aprendizados por tentativa e erro.

Sempre que uma IA erra, ela “corrige a rota”, aprimorando gradualmente o desempenho. Esse processo gera modelos capazes de automatizar tarefas, criar conteúdos novos (textos e imagens) ou mesmo ajudar na tomada de decisões em cenários complexos. O foco é reproduzir, ao máximo, nossa habilidade de raciocinar sobre o mundo ao redor.

No entanto, nem toda IA atua no mesmo nível de complexidade. Há sistemas mais simples e especializados, enquanto outros buscam generalizar o próprio aprendizado, aproximando-se do que costumamos considerar “inteligência plena”. Assim, cada tipo de IA tem seu escopo, capacidade de análise e aplicação.

Quais são os tipos de IA?

A inteligência artificial (IA) pode ser classificada de diferentes maneiras, dependendo do critério adotado. As duas abordagens mais comuns são: por nível de capacidade cognitiva, sendo Inteligência Artificial Limitada (Narrow AI), Inteligência Artificial Geral e Superinteligência.

Outra classificação é por funcionalidade e comportamento, sendo máquinas reativas, memória limitada, teoria da mente e autoconsciente.

Essas categorias descrevem, do mais simples ao mais avançado, como as IAs processam informações e atuam em diferentes cenários.

Inteligência Artificial Limitada

Também chamada de “Narrow AI” ou “IA Fraca”, ela é planejada para realizar tarefas específicas com alta precisão, sem extrapolar seu campo de ação. Em outras palavras, esse tipo só faz o que foi “treinado” para fazer, agindo pontualmente.

Alguns exemplos são:

• ferramentas que recomendam filmes ou músicas com base no seu perfil;

• softwares de e-commerce que detectam possíveis fraudes em transações;

• chatbots que lidam com perguntas simples de suporte.

Essas IAs atendem muito bem a necessidades específicas, mas não têm entendimento de contexto para tarefas diferentes daquelas para as quais foram programadas.

Inteligência Artificial Geral

Chamada em inglês de AGI (Artificial General Intelligence), ela define sistemas que poderiam compreender e aprender qualquer tipo de atividade cognitiva. Ou seja, uma tecnologia que atua de forma mais flexível, semelhante a um cérebro humano, que pode aprender e se adaptar a diferentes áreas e desafios.

No momento, a AGI ainda é uma ideia. Pesquisadores indicam ser provável levarmos anos ou décadas para alcançar esse estágio, pois exigiria novas descobertas em hardware, algoritmos e métodos de treinamento.

Superinteligência

Este seria o ápice teórico das IAs, onde a máquina superaria os seres humanos em praticamente todos os aspectos cognitivos. Apesar de termos vislumbres conceituais do que isso significaria, ainda não há exemplos práticos dessa forma de inteligência.

A possibilidade de surgirem máquinas mais inteligentes do que os humanos gera discussões intensas sobre benefícios e possíveis riscos, como segurança e impacto ético.

Máquinas reativas

Entre os tipos de IA existentes, as máquinas reativas são o modelo mais antigo. Elas se destacam pela simplicidade, já que não possuem memória nem capacidade de aprendizado.

Isso significa que essas máquinas tomam decisões exclusivamente com base nos dados disponíveis no momento, sem considerar o contexto ou o histórico prévio.

Um dos exemplos mais famosos de máquina reativa foi o Deep Blue, um supercomputador desenvolvido pela IBM na década de 90 com o objetivo específico de derrotar o melhor jogador de xadrez do mundo na época, Garry Kasparov. 

Embora não contasse com informações anteriores sobre o histórico ou o estilo de jogo de Kasparov, o Deep Blue conseguiu interpretar seus movimentos durante a partida e derrotá-lo.

Assim, as máquinas reativas podem ser extremamente eficientes em tarefas específicas que não exigem conhecimento prévio para a tomada de decisões.

Memória limitada

Ao contrário das máquinas reativas, as de memória limitada possuem capacidade de armazenamento de informações. 

Isso permite que elas aprendam com base nos dados coletados, podendo executar tarefas específicas de forma autônoma. No entanto, sua capacidade é restrita, impedindo que elas apliquem o conhecimento em diferentes áreas.

Esses modelos são treinados com grandes volumes de dados para aprimorar suas respostas, tornando-as cada vez mais eficazes e assertivas. 

Exemplos de ferramentas que utilizam memória limitada incluem assistentes virtuais, como Siri e Alexa, que recorrem a experiências anteriores para interpretar comandos de voz, responder perguntas, realizar chamadas e fazer buscas na internet. 

Além dos assistentes virtuais, outros exemplos de ferramentas limitadas incluem chatbots, sistemas de recomendação — como os usados por Netflix e Spotify — e até mesmo carros autônomos. 

Apesar de sua funcionalidade, essas máquinas não compreendem verdadeiramente as informações que processam nem possuem consciência do que estão fazendo. Elas apenas utilizam dados históricos para executar tarefas específicas.

Entre os diferentes tipos de inteligência artificial, a de memória limitada é recomendada para a realização de tarefas repetitivas e demoradas, onde não há necessidade de raciocínio avançado ou tomada de decisões complexas.

Teoria da mente

Este modelo de inteligência artificial representa um avanço significativo e ainda está em desenvolvimento. 

Seu principal diferencial é a capacidade de compreender sentimentos, motivações, comportamentos e intenções humanas. Para isso, ela precisa interpretar emoções e estados subjetivos, o que pode ser um grande desafio.

O objetivo da teoria da mente na IA é criar sistemas capazes de captar e simular os estados mentais dos seres humanos. Dessa forma, a máquina poderá entender melhor as emoções e interagir de maneira mais natural e eficiente.

Embora essa tecnologia ainda esteja em estágios iniciais de desenvolvimento, ela já promete revolucionar diversas áreas, tornando as interações entre humanos e IA mais intuitivas e empáticas.

Setores como a psicologia podem se beneficiar da teoria da mente, com sistemas capazes de interpretar melhor o estado emocional dos pacientes.

Autoconsciente

A inteligência artificial autoconsciente ainda está no campo das ideias. Na teoria, uma máquina desse tipo desenvolveria consciência sobre si mesma, sua existência e suas capacidades. 

Com esse nível de autonomia, ela não apenas poderia interpretar sentimentos e emoções humanas, mas também refletir sobre seu próprio estado e tomar decisões com base em sua percepção interna. 

Uma IA autoconsciente poderia utilizar dados históricos para melhorar continuamente suas decisões e aprofundar seu entendimento sobre o mundo e sobre si mesma. 

Um exemplo hipotético de aplicação seria na área da saúde: por meio de uma análise completa da saúde do paciente, ela poderia refletir de forma profunda e intuitiva para fornecer diagnósticos e definir tratamentos, assim como um médico. 

Além disso, na área científica, essas IAs poderiam formular hipóteses, testar teorias e conduzir experimentos de forma totalmente autônoma. Assim, ajudando a desenvolver descobertas científicas sem a necessidade da intervenção humana. 

No entanto, o desenvolvimento desse tipo de IA levanta polêmicas e desafios significativos, podendo levar anos para se concretizar. 

Antes disso, muitas questões fundamentais precisam ser respondidas: o que define a consciência? Qual é sua natureza? E, sobretudo, seria ético criar uma consciência artificial? Esses dilemas evidenciam que a jornada para a construção de uma IA autoconsciente ainda está longe de uma resposta definitiva.

O que é uma IA Generativa?

A chamada IA Generativa é aquela que cria novos conteúdos, em vez de apenas analisar ou classificar dados. No lugar de responder de maneira limitada, esse tipo de inteligência produz textos, imagens ou áudios, geralmente baseando-se em grandes bases de dados e padrões de comportamento humano.

Na prática, ela pode escrever roteiros, gerar artigos completos, ilustrar conceitos visuais ou até mesmo compor pequenas melodias. Esse processo ocorre porque o modelo se alimenta de exemplos, entendendo estruturas e estilos para, então, criar algo inédito.

Ferramentas como GPT-4o ou DALL·E 3 ilustram bem o poder dessa vertente: gerar textos ou imagens com clareza, coesão e alto nível de detalhe.

A IA Generativa se destaca pela versatilidade em auxiliar profissionais de marketing na criação de campanhas, redatores na produção de conteúdo e até arquitetos na elaboração de conceitos visuais iniciais.

Apesar de muito promissora, ela demanda supervisão humana para que não gere distorções, informações não verificadas ou vieses indesejados.

Principais aplicações dos tipos de IA

Agora que você já conhece quais são os tipos de IA, confira as principais aplicações de cada uma abaixo. 

Machine Learning 

Utilizando algoritmos para identificar padrões, o Machine Learning realiza análises complexas e previsões futuras de forma automatizada.

O setor bancário pode se beneficiar muito deste tipo de aplicação de IA, pois ele poderia analisar o perfil de crédito do cliente, prevendo a probabilidade de ele pagar ou não pelo crédito solicitado.

A plataforma TensorFlow é muito conhecida por ser uma biblioteca de software de código aberto, o que auxilia na criação de modelos personalizados para cada empresa.

É possível, ainda, aumentar o nível de precisão desses modelos, para isso basta investir em técnicas como regressões avançadas, gradient boosting e árvores de decisão.

Deep Learning 

O Deep Learning ou aprendizagem profunda tem como base o Machine Learning, que emprega redes neurais mais profundas e diversas camadas de processamento, inspiradas no cérebro humano.

Através de modelos de redes neurais como as redes recorrentes (RNNs) e as redes convolucionais (CNNs), a máquina consegue aprender por si mesma e, assim, executar tarefas semelhantes as dos seres humanos como: reconhecer sons, imagens e textos com ainda mais precisão.

Redes Neurais Artificiais 

As Redes Neurais são a base da IA moderna, funcionando como uma teia de conexões que processam as informações, elas simulam o comportamento dos neurônios cerebrais.

Por isso, sua aplicação é feita em tarefas mais complexas como na área médica, interpretando imagens de tomografia e até mesmo auxiliando a equipe na detecção de algum tipo de anomalia, o que melhora o diagnóstico médico.

O mercado financeiro também se beneficia das Redes Neurais, já que elas podem fazer previsões financeiras através do processamento de dados históricos e de instrumentos financeiros.

Processamento de Linguagem Natural 

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é a tecnologia que permite aos computadores compreenderem, interpretarem e geragrem textos ou vozes.

Esse tipo de aplicação de IA é muito comum em chatbots de atendimento ao cliente, por exemplo, pois o PLN interpreta a solicitação e busca responder da melhor forma. Além disso, ainda busca aproximar a máquina do ser humano, melhorando a comunicação e a experiência do próprio cliente com a marca.

Ferramentas como spaCy, Hugging Face Transformers e NLTK fornecem os recursos necessários para desenvolver modelos de PLN, através de técnicas como modelagem de linguagem e tokenização.

Visão computacional 

A visão computacional permite a identificação de padrões em imagens e vídeos, o que a torna útil em processos de verificação de identidade no setor bancário, por exemplo, durante a abertura de contas, em que o cliente deve enviar uma selfie sua com o documento.

No setor automotivo autônomo, a visão computacional também é bem útil, pois é usada para reconhecer imagens em tempo real e criar mapas 3D, identificando outros carros na rua, sinais de trânsito, presença de pedestres e até mesmo obstáculos como lombadas.

Tudo isso é feito a partir de modelos treinados em frameworks especializados, tais como YOLO, OpenCV ou Detectron.

IA Generativa 

A IA generativa tem ganhado cada vez mais espaço, devido a sua capacidade de criar imagens, textos, vídeos e até mesmo protótipos de produtos, a partir da identificação de padrões em grandes conjuntos de dados, buscando imitar a criatividade humana.

Por isso que esta é uma das áreas mais promissoras da Inteligência Artificial, uma vez que impulsiona com rapidez a inovação e o desenvolvimento de produtos, no entanto, é preciso muita atenção na hora de implementá-la.

Dessa forma, considerar a qualidade dos dados que serão utilizados para treinar esse tipo de modelo, é indispensável, isso porque, quanto mais qualidade eles tiverem, melhor será o resultado gerado pela IA.

Dados mal estruturados afetam a confiabilidade das respostas geradas por esse modelo, por isso, é muito importante traçar boas estratégias de governança de dados.

Qual é o tipo de IA mais utilizado?

Por enquanto, o tipo de IA mais usado em todo o mundo é a Inteligência Artificial Limitada, ou Narrow AI.

Serviços de streaming que sugerem a próxima série para maratonar, assistentes virtuais que resolvem dúvidas pontuais e apps de navegação que traçam melhores rotas são exemplos claros desse formato.

Mesmo grandes empresas e instituições financeiras recorrem a algoritmos especializados que analisam dados para oferecer soluções pontuais, como detecção de atividades suspeitas ou classificação de clientes.

Em resumo, a IA limitada domina o mercado porque:

• exige menos poder computacional;

• é confiável para funções específicas, entregando resultados rápidos e eficazes;

• pode ser facilmente inserida em sistemas já existentes, agilizando rotinas dentro de empresas ou plataformas online.

A ampla adoção desse tipo de IA explica por que ela permanece onipresente e, muitas vezes, imperceptível para quem a utiliza: as pessoas simplesmente veem a tarefa sendo resolvida, sem precisar entender o que se passa nos bastidores.

Qual é a inteligência artificial mais moderna atualmente?

Apesar da onipresença das IAs Limitadas, o debate sobre a “mais moderna” se volta para as soluções conversacionais, que usam modelos de linguagem de última geração ou geram imagens realistas a partir de descrições.

Essas IAs têm impressionado pesquisadores e o grande público, tanto pela precisão quanto pela criatividade. Veja alguns modelos em destaque.

• GPT-4o: focado em lidar com textos de alta complexidade;

• DALL·E 3: capaz de criar imagens detalhadas, obedecendo descrições textuais;

• Gemini (Google): projetado para velocidade e interpretação de cenários complexos;

• Claude 3.7 Sonnet (Anthropic): concebido para diálogos abrangentes e seguros.

A modernidade aqui não significa apenas inovação pura, mas também a capacidade de compreender contexto, adaptabilidade a múltiplas situações e velocidade de resposta.

Esses avanços permitem que as IAs conversem fluentemente em diferentes idiomas, examinem cenários hipotéticos e forneçam insights criativos para questões do cotidiano.

Diferença entre a IA fraca e a IA forte

A principal diferença entre uma IA fraca (IA estreita) e uma IA (IA geral) está na capacidade de aprender e realizar tarefas de forma independente. 

A IA fraca é projetada para realizar tarefas específicas. Ela não é consciente, ou seja, não entende o que está fazendo — apenas segue regras e padrões predeterminados. 

Por outro lado, a IA forte teria consciência, sendo capaz de compreender, raciocinar e aprender, ou seja, ela teria uma inteligência comparável à humana, podendo aplicar esses conhecimentos em diferentes áreas. 

Qual é a IA mais usada no Brasil?

No cenário brasileiro, a IA Limitada também é a grande protagonista em diversos setores. Instituições bancárias utilizam algoritmos para aprovar ou reprovar crédito, identificar transações suspeitas e até sugerir investimentos. Plataformas de comércio eletrônico recomendam mercadorias personalizadas, enquanto operadoras de telecomunicações empregam chatbots para otimizar o atendimento.

Em paralelo, cresce a adesão às ferramentas generativas para produção de conteúdo — seja para marketing, roteiros de vendas ou criação de peças digitais. Modelos como o ChatGPT, passaram a ganhar relevância por entenderem nuances da linguagem nacional.

Em análises de mercado, estima-se que o uso de aplicações de IA para automação de processos no Brasil cresceu mais de 65% nos últimos anos, o que indica um caminho de forte expansão.

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