O panorama da Inteligência Artificial em 2026 pode marcar o fim da era dos “papagaios estocásticos“. Cada vez mais estamos a entrar na fase da Transferência de Conhecimento e da IA Colaborativa (Nível 4 de AGI ou Inteligência Artificial Geral), onde os próximos modelos como o GPT-6, o Gemini 4 e o Claude 5 já não se limitam a prever a próxima palavra, mas dominam conceitos abstratos que atravessam domínios.
Neste Episódio do Podcast (o 12º e o primeiro deste ano) vamos falar do: “AlphaGo, do RAG e a IA que Mente”.
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Da IA especializada à Inteligência Artificial Geral (AGI): Processos, Evolução e Perspetivas para 2026
A evolução da Inteligência Artificial (IA) tem sido marcada por avanços muito rápidos, mudanças de paradigma e um crescimento exponencial da sua capacidade de aprendizagem e adaptação. Para confirmar o que acabei de afirmar basta ler as diversas notícias que vão aparecendo quase diariamente ou assistir a debates sobre o tema da IA .
Cada vez mais começamos a perguntar a nós mesmos e a questionar para quando essa realidade. Já longe no tempo, parecem ser os sistemas altamente especializados, como o AlphaGo, até arquiteturas mais flexíveis baseadas em modelos generativos e recuperação de informação, a IA aproxima-se progressivamente do conceito de Inteligência Artificial Geral (AGI), ou seja, sistemas capazes de raciocinar, aprender e generalizar conhecimento de forma semelhante à inteligência humana.
Modelos generativos e o salto para a linguagem natural
Com o surgimento dos modelos de linguagem de grande escala ou LLMs, a IA passou a lidar com texto, linguagem, código e conhecimento geral. Estes modelos aprendem padrões a partir de grandes volumes de dados e são capazes de gerar respostas coerentes, contextualizadas e aparentemente racionais.
No entanto, estes sistemas não “compreendem” o mundo da mesma forma que os humanos. Eles prevêem a próxima palavra mais provável, o que explica tanto a sua fluidez como as suas limitações.
O problema das “alucinações”: quando a IA mente
Todos passámos a falar das “alucinações” da IA. Por certo um dos desafios centrais dos modelos generativos é o aparecimento do fenómeno das alucinações, respostas falsas e imprecisas ou inventadas, apresentadas com elevada confiança o que veio alertar (e bem) para não confiar cegamente em tudo o que a IA apresenta.
Mas porque isto acontece ?
Bom, os modelos usados não têm um conceito interno de verdade ou falsidade, não verificam factos por defeito e os verificam. Como tal apenas operam com base em probabilidade, matemática, algoritmos e não em conhecimento validado. Este problema tornou-se crítico à medida que a IA passou a ser usada em contextos profissionais, científicos e educacionais.
RAG: Recuperação de Informação como solução intermédia
O surgimento do RAG (Retrieval-Augmented Generation) é um passo essencial na evolução dos sistemas de IA que é utilizado e desenvolvido em todos os produtores de software de IA de topo como a Google, a OpenAI, a Anthropic, etc., que em vez de depender apenas do conhecimento interno do modelo, o RAG combina Modelos generativos e sistemas de recuperação de informação (bases de dados, documentos, fontes externas)
Desta forma, a IA:
- consulta informação atualizada
- fundamenta respostas em fontes reais
- reduz drasticamente alucinações
O RAG representa uma aproximação mais “cognitiva” à inteligência, ao integrar memória externa, contexto e validação, características essenciais para sistemas mais gerais.
Em resumo: A eficácia desta transferência em 2026 é exponenciada pela evolução do RAG (Retrieval-Augmented Generation), agora integrado com Grafos de Conhecimento. Esta arquitetura funciona como uma vasta rede de interconexões lógicas, permitindo à Inteligência Artificial “ligar os pontos” entre áreas aparentemente estanques. Tornando assim possível, identificar correlações inesperadas entre padrões metabólicos humanos e a dinâmica de sistemas energéticos, acelerando descobertas científicas que a humanidade iria levar, porventura, décadas a sistematizar.
Síntese Final
Evolução da Inteligência Artificial rumo à Inteligência Artificial Geral
A evolução da Inteligência Artificial (IA) tem seguido um percurso consistente, passando de sistemas altamente especializados para arquiteturas cada vez mais integradas, adaptativas e autónomas. Marcos como o AlphaGo Zero demonstraram que a IA é capaz de aprender estratégias complexas sem instruções humanas diretas, através de aprendizagem autónoma e autoexploração (algo que, durante anos, foi considerado impossível por muitos cientistas).
Com o surgimento dos modelos generativos de linguagem, a IA passou a interagir com humanos de forma natural e contextualizada. No entanto, estes sistemas revelaram limitações importantes, como a tendência para gerar informação incorreta apresentada com elevada confiança, fenómeno conhecido como alucinações da IA. Para mitigar este problema, surgiram abordagens como o RAG (Retrieval-Augmented Generation), que combinam geração de linguagem com recuperação de informação verificável, aumentando a fiabilidade das respostas.
Atualmente, a IA moderna resulta da integração de múltiplos processos, incluindo perceção, memória, raciocínio, planeamento e autoavaliação, aproximando-se progressivamente do conceito de Inteligência Artificial Geral (AGI). Embora a AGI completa continue a ser um desafio em aberto, os avanços recentes indicam que, por volta de 2026 ou 2027, poderão surgir sistemas com capacidades quase gerais, capazes de aprender, adaptar-se e colaborar de forma mais autónoma com os humanos.
Mais do que um evento isolado, a Inteligência Artificial Geral deverá emergir como um processo contínuo de convergência tecnológica, redefinindo de forma profunda a relação entre humanos e máquinas inteligentes.
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