O que é Inteligência Artificial Geral (AGI)?

Com o avanço de sistemas como ChatGPT ou Perplexity, cada vez mais pessoas em todo o mundo estão descobrindo as possibilidades aparentemente infinitas dessas tecnologias. Esses programas são capazes de redigir um trabalho para um estudante, planejar roteiros turísticos e muito mais. No entanto, por mais surpreendente que pareça, esses sistemas são considerados como “IA estreita” ou “IA fraca”.

Este tipo de inteligência artificial pode até replicar –e, em alguns casos, superar– a inteligência humana, mas apenas para tarefas muito específicas. A IA estreita engloba todas as formas atuais de sistemas de inteligência artificial: desde o ChatGPT, tradutores automáticos e sistemas de navegação como o Google Maps, até assistentes virtuais como Siri ou Alexa, recomendações da Netflix ou veículos autónomos.

IA estreita, inteligência artificial geral (AGI) e inteligência artificial superinteligente (ASI): quais são as diferenças?

Então, se esses sistemas são tão avançados, por que são classificados como “estreitos” ou “fracos”? A resposta está no fato de que eles são programados para realizar tarefas específicas e não conseguem atuar fora desse âmbito. Eles não compreendem nem aprendem além do que foram projetados para fazer e, portanto, não se adaptam a outros contextos. Por outro lado, a Inteligência Artificial Geral (AGI, na sigla em inglês) é uma fase ainda hipotética do aprendizado automático em que os sistemas igualariam ou até superariam a capacidade cognitiva humana para qualquer tarefa. 

O termo “Inteligência Artificial Geral” foi popularizado em 2007 pelo pesquisador Ben Goertzel, que a definiu como “a capacidade de resolver problemas gerais em contextos não restritos da mesma forma que uma pessoa consegue fazer”. De acordo com a IBM, um sistema autêntico de AGI seria capaz de aprender com novas experiências em tempo real, algo cotidiano para uma criança ou um animal, mas que seria um marco histórico se fosse feito por uma máquina.

Por sua vez, a inteligência artificial superinteligente (ASI, na sigla em inglês) – também conhecida como superinteligência artificial – é um conceito ainda mais avançado. Esse tipo de sistema superaria a inteligência humana e seria capaz de resolver além da capacidade de qualquer ser humano. 

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Da IA atual à Inteligência Artificial Geral: o que é necessário?

Ainda são necessários avanços importantes para passar da inteligência artificial atual para uma verdadeira Inteligência Artificial Geral. A IA estreita já provou ser útil em tarefas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem ou condução autônoma, mas seu desempenho depende de grandes volumes de dados e de técnicas de reconhecimento de padrões. O que ainda falta para essa tecnologia é uma compreensão real e capacidade de raciocínio. Para que a AGI se torne realidade, os modelos precisarão ser capazes de executar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa realizar, compreendendo as relações entre diferentes áreas, interpretando contextos com nuances complexas e tomando decisões com base em diversos fatores relacionados entre eles.

De acordo com uma análise da SingularityNET, organização que promove o desenvolvimento de uma AGI democrática e voltada ao bem comum, o aprendizado profundo deverá alcançar uma verdadeira capacidade de generalização. 

Para avançar em direção a um modelo de AGI, serão necessários progressos em flexibilidade cognitiva, transferência de conhecimento entre domínios, raciocínio adaptável e aprendizado autônomo. Também será preciso integrar múltiplas formas de informação –texto, voz, imagens e interações reais– e desenvolver competências como criatividade, inteligência social e resolução de problemas.

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Quais são os desafios tecnológicos e éticos que devemos superar para alcançar a Inteligência Artificial Geral?

O desenvolvimento da Inteligência Artificial Geral implica superar importantes desafios técnicos, científicos e éticos. 

• Complexidade: replicar a inteligência humana requer conhecimentos avançados em neurociência, ciência cognitiva e informática. Apesar dos recentes progressos, ainda estamos longe de compreender — e muito menos de reproduzir — a consciência humana.
• Poder computacional: a AGI demanda enormes recursos, que vão desde hardware de última geração até algoritmos capazes de processar grandes volumes de dados de forma eficiente. Criar esses sistemas exige uma enorme capacidade técnica e energética.
• Dilemas éticos: garantir que a AGI atue de forma segura e alinhada com os valores humanos será crucial para evitar usos indevidos ou consequências indesejadas. Se não foram criados mecanismos de controle adequados, a imprevisibilidade desses sistemas pode provocar comportamentos inesperados.
• Substituição de empregos: à medida que a IAG automatiza tarefas complexas em diferentes setores, muitos empregos tradicionais poderão desaparecer, obrigando os governos a repensar os modelos de trabalho e econômicos.
• Privacidade: a capacidade da AGI de analisar dados pessoais em grande escala levanta sérias preocupações quanto à segurança da informação e aos direitos individuais.
• Risco de uso indevido: sistemas de vigilância ou armamento podem intensificar conflitos ou minar as liberdades civis. Caso os sistemas de AGI passem a tomar decisões de forma autônoma, especialmente em áreas sensíveis como saúde, justiça ou defesa, surgem dilemas éticos ainda mais complexos.

Todos esses aspectos convergem para o chamado problema de alinhamento: garantir que os objetivos da AGI realmente reflitam os valores humanos. Caso contrário, mesmo um sistema desenvolvido com boas intenções poderia agir de forma prejudicial.

Qual é o atual estado dos avanços da AGI?

De acordo com a StartUs Insights, em 2025 já existiam mais de 520 empresas e 370 start-ups em todo o mundo dedicadas ao desenvolvimento da AGI. O mercado registrou um crescimento de 29% em relação ao ano anterior e deve crescer 36% ao ano durante a próxima década, podendo atingir um valor de 116 bilhões de dólares (cerca de 100,8 bilhões de euros).

O ano de 2025 também foi decisivo em termos de avanços tecnológicos. Segundo a BytePlus, subsidiária da ByteDance, proprietária da rede social TikTok, houve avanços relevantes em arquiteturas de redes neurais que melhoram a eficiência do processamento de dados. Projetos como o “Universal Learning Machine” mostraram avanços significativos na imitação de capacidades cognitivas humanas. Além disso, os avanços na computação quântica estão acelerando o processamento de dados complexos em uma escala sem precedentes.

Apesar disso, a verdadeira Inteligência Artificial Geral –sistemas capazes de raciocinar, aprender e agir como seres humanos em qualquer contexto– continua sendo um objetivo difícil de alcançar, principalmente porque existem vários desafios técnicos e éticos pela frente. Tais obstáculos exigem que seu desenvolvimento seja guiado pela cautela, com um foco claro na segurança e na responsabilidade ética.

Para alcançar esse futuro, legisladores, pesquisadores e empresas deverão atuar de forma coordenada para manter padrões éticos sólidos, maximizando os benefícios e minimizando os riscos. O potencial dessa tecnologia, entretanto, é imenso: a AGI não só poderia transformar setores inteiros, mas também gerar trilhões de euros em valor econômico global nos próximos anos.

Como a IA Geral pode ajudar o setor energético?

Se concretizada, a Inteligência Artificial Geral poderá transformar profundamente diversos setores, incluindo o energético. O Fórum Econômico Mundial prevê que as medidas de eficiência energética promovidas pela inteligência artificial e pelas tecnologias de redes inteligentes poderiam gerar até 1,3 trilhão de dólares em valor econômico até 2030, com o potencial de reduzir as emissões globais de gases de efeito estufa (GEE) entre 5% e 10%, o que equivale às emissões anuais de toda a União Europeia.

Graças à sua capacidade teórica de raciocinar, aprender e se adaptar, a AGI poderia ser aplicada para analisar continuamente grandes volumes de dados provenientes de múltiplas fontes —como padrões meteorológicos, demanda elétrica em tempo real e disponibilidade de recursos—, o que permitiria prever as necessidades de geração de energia e ajustá-las de forma dinâmica. O resultado seria redes verdadeiramente inteligentes, capazes de oferecer um sistema altamente eficiente e, ao mesmo tempo, facilitar a transição dos combustíveis fósseis para as energias renováveis através de soluções adaptadas a cada região. Um sistema com capacidade de análise em tempo real poderia redirecionar automaticamente a energia em caso de cortes no fornecimento, equilibrar a carga para evitar apagões e integrar sem interrupções fontes de energia descentralizadas, como painéis solares residenciais.

Um exemplo prático seria a configuração de um assistente virtual para um operador do sistema elétrico que não apenas monitore o consumo e a geração em tempo real, mas que também antecipe o que está por vir. Se detectar, por exemplo, a aproximação de uma onda de calor, a tecnologia ajustaria automaticamente a produção para evitar sobrecargas, redirecionaria a energia das regiões com menor demanda e acionaria os sistemas de armazenamento para equilibrar a rede. Tudo isso sem intervenção humana, aprendendo com cada situação para otimizar seu desempenho em situações futuras. Esse tipo de raciocínio autônomo e adaptativo é exatamente o que se espera de uma AGI.

Além disso, será possível fornecer uma manutenção preditiva inteligente. Atualmente, muitas empresas já utilizam sensores para detectar falhas antes que elas ocorram. Mas uma AGI poderia ir além: em vez de apenas identificar uma anomalia em um transformador ou em outro ponto da infraestrutura, teria capacidade de compreender o contexto. Saberia, por exemplo, se houve excesso de chuvas na região, se existem vibrações incomuns ou se o equipamento está há mais tempo do que o recomendado sem revisão. Com base nessas informações, não só alertaria os operadores de uma possível falha, como também proporia a causa mais provável e sugeriria a melhor solução, priorizando recursos e minimizando o impacto no serviço.

Em caso de que a AGI permita uma manutenção preditiva avançada, otimize os fluxos de energia e favoreça a integração de energias renováveis, os sistemas poderão se tornar mais eficientes, confiáveis e sustentáveis, contribuindo diretamente para os objetivos econômicos e climáticos do setor.

Além disso, a AGI poderia promover a inovação tecnológica no setor energético, acelerar a pesquisa sobre novos materiais utilizados e melhorar a eficiência na extração e no processamento de combustíveis fósseis, contribuindo assim para reduzir seu impacto ambiental. Um sistema capaz de gerar conhecimento a partir de dados poderia acelerar o desenvolvimento de soluções energéticas inovadoras, desde baterias mais eficientes até catalisadores otimizados para a produção de hidrogênio verde. Poderia até mesmo descobrir métodos até agora desconhecidos para um maior aproveitamento de energia, como biocombustíveis avançados ou novos modelos de fusão nuclear. Isso não apenas reduziria os tempos de desenvolvimento, mas também abriria caminho para soluções energéticas mais eficientes e sustentáveis.