O John McCarthy foi um dos pioneiros que desenvolveu diversas pesquisas sobre a IA. A sua adoção pelos centros de pesquisa e universidades, a partir da década de 1950, marcou o início de um campo que cresceria de forma contínua.  

O grande avanço exponencial observado nos últimos anos está relacionado ao surgimento de algoritmos mais sofisticados, ao desenvolvimento de redes neurais profundas (deep learning) e ao crescimento da capacidade de processamento dos computadores. 

Mesmo com todo esse salto tecnológico, a IA ainda está longe de ser perfeita. Muitas vezes, a empolgação em torno do tema faz parecer que ela pode tudo, mas na prática existem várias barreiras e limitações que precisam ser reconhecidas. É justamente sobre isso que vamos falar neste artigo: as limitações atuais da IA. 

Por mais que há avanço no uso e na pesquisa para o aprimoramento da IA, os especialistas apontam que existem barreiras técnicas e até mesmo conceituais que precisam ser superadas. As discussões nos fóruns, como no reddit, mostram que a IA atual ainda está muito longe de conseguir reproduzir a inteligência humana de forma plena. 

Os modelos de IA ainda aprendem de forma estática, são treinados e lançados em produção e com o tempo ficam defasados à medida que novos dados surgem. Muitos ainda pensam que a IA é capaz de atualizar-se em tempo real, incorporando novos aprendizados sem precisar ser totalmente retreinada, mas isso ainda não acontece na prática.  

Existem pesquisas e técnicas de aprendizados contínuos (também chamado online learning ou incremental learning) que permitem a um modelo se adaptar a novos dados sem ser totalmente reajustado, mas ainda são restritas em casos específicos.  

Soluções como o RAG (Retrieval-Augmented Generation), que combinam IA com bancos de dados externos e mecanismos de busca, dão a impressão de aprendizado em tempo real, mas, na verdade, trata-se de consultas a novas informações, e não de mudanças nos “pesos internos” do modelo. 

O ser humano consegue aprender algo e aplicar o conhecimento em diversas áreas, mas a IA possui dificuldades realizar transferência de aprendizado entre domínios. 

Por exemplo, um sistema que é treinado para jogar xadrez, como AlphaZero, consegue atingir níveis sobre-humanos nesse domínio, mas não consegue aproveitar os aprendizados para resolver diferentes tarefas, como interpretação de texto ou diagnóstico de imagens médicas. 

Mesmo com avanços em transfer learning, a flexibilidade cognitiva da inteligência biológica ainda não encontra paralelo na inteligência artificial, que permanece restrita a treinos específicos e pouco adaptáveis. 

Outro ponto crítico é a enorme dependência da IA por dados. Além da quantidade, a qualidade e a representatividade dos conjuntos de dados impactam diretamente os resultados. Dados tendenciosos ou limitados levam a distorções, erros graves ou até decisões injustas. 

Além de depender de dados, um dos pontos mais críticos é a chamada ” black box dos algoritmos da IA”. A sua complexidade algorítmica, junto com a enorme quantidade de informações processadas, torna muito difícil entender como os modelos chegam a certas conclusões. Muitas vezes, até os desenvolvedores conseguem ver apenas as entradas e saídas do sistema, sem entender claramente o raciocínio interno que liga esses pontos. 

Essa falta de clareza traz sérios desafios, sendo complicado auditar os resultados, corrigir vieses ou responsabilizar os sistemas em caso de falhas. Portanto, a “black box” não é só uma questão técnica, mas também um limite ético e prático, que mostra como a IA mesmo sendo poderosa, ainda precisa de mecanismos que ajudem a explicar e justificar suas próprias decisões.  

Entre as competências mais valorizadas no cenário de coexistência do ser humano com a IA está o pensamento crítico, definido como a habilidade de analisar, avaliar e questionar informações, argumentos, opiniões e situações de forma lógica, objetiva e independente. Essa competência permite identificar problemas, soluções, oportunidades e riscos, além de avaliar a confiabilidade das fontes e dos dados utilizados. 

Kelwin Fernandes, fundador da NILG.AI, resume bem essa visão: “quando a maioria das tarefas diárias são automatizadas com IA, a relevância do pensamento será muito mais significativa”. Ou seja, quanto mais a tecnologia avança, maior se torna a importância da capacidade humana de pensar de forma crítica e criativa. 

Outro ponto crítico é a opacidade dos algoritmos e a delegação de decisões à máquina, que mudam a dinâmica de poder entre humanos e tecnologia. A busca por IA Explicável (XAI) evidencia a necessidade de compreender e confiar nos resultados gerados por algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning), mostrando uma limitação na transparência do “raciocínio” da IA. 

A dificuldade de aprender de forma contínua, a limitação na transferência de conhecimento, a dependência de grandes volumes de dados e a opacidade da chamada “caixa preta” mostram que estamos longe de uma inteligência comparável à humana. 

Por isso, o futuro da IA depende não apenas de avanços técnicos, mas também da criação de mecanismos que tragam mais transparência, reduzam vieses e reforcem a colaboração entre humanos e máquinas. Afinal, o verdadeiro potencial da tecnologia está justamente na complementaridade entre a eficiência das máquinas e a criatividade humana. 

Fontes:
IA e Criatividade: Impactos, Possibilidades e Limites – Luis Borges Gouveia 

Inteligência Artificial e Inclusão: Desafios e Limitações – Tavares, Meira e Amaral (2020) 

Inteligência Artificial e Big Data – Camila Maria de Moura Vilela 

https://www.reddit.com/r/artificial/comments/1gute3g/what_are_the_biggest_limitations_of_current_ai/?rdt=55983 

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