Desde que recursos de Inteligência Artificial (IA), como o ChatGPT, se tornaram populares, este termo entrou de vez para o dicionário empresarial e está cada vez mais presente em nosso cotidiano. Mas você sabia que há diferentes tipos de IA? Entre eles, podemos destacar a Inteligência Artificial Geral e a Inteligência Artificial Nichada. 

Para compreender melhor as nuances de cada uma dessas categorias, conversamos com Caio Bonilha. Ele é sócio-diretor da Futurion Análise Empresarial, empresa especializada no setor de telecomunicações. 

Bonilha nos ofereceu uma visão profunda sobre as duas vertentes que, embora compartilhem o mesmo DNA tecnológico, destinam-se a propósitos bastante distintos. Veja a seguir!

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O que é a Inteligência Artificial Geral?

A Inteligência Artificial Geral, ou Inteligência Artificial Geral (AGI), é um conceito que, em essência, representa o oposto da IA que usamos hoje. Enquanto a IA Nichada é treinada para uma tarefa específica, a AGI é a capacidade hipotética de uma máquina entender, aprender e aplicar conhecimento em uma ampla variedade de tarefas, assim como um ser humano.

Ela teria a capacidade de raciocinar, planejar, resolver problemas complexos e até mesmo criar. Em outras palavras, um sistema de AGI não estaria restrito a um domínio, mas seria capaz de se adaptar e operar em diferentes contextos, aprendendo e evoluindo de forma autônoma.

O desenvolvimento da AGI é considerado o Santo Graal da pesquisa em IA. A capacidade de um sistema de General AI em transferir conhecimento de um campo para outro e de realizar tarefas não programadas explicitamente para ele teria um impacto revolucionário em setores como telecomunicações, conectividade e gestão de dados.

Imagine um sistema capaz de otimizar redes de comunicação, prever falhas em infraestruturas e, ao mesmo tempo, desenvolver novas estratégias de negócios, tudo de forma autônoma. Embora a AGI ainda não exista e seja um desafio imenso, seu potencial é o que move grande parte das pesquisas mais avançadas na área de IA.

robô humanoide representando a inteligência artificial geral e inteligência artificial nichada

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O que é a Inteligência Artificial Nichada?

A Inteligência Artificial Nichada (ou Narrow AI) é o tipo de IA que já faz parte do nosso dia a dia, mesmo que não a percebamos. Ao contrário das visões futuristas de máquinas pensantes, ela é focada em uma única tarefa ou um conjunto limitado de funções específicas. É por isso que também é chamada de Inteligência Artificial Limitada.

Pense nos assistentes de voz como a Siri ou a Alexa, nos filtros de spam do seu e-mail, ou nos algoritmos que recomendam filmes na sua plataforma de streaming. Todos são exemplos de IAN: são extremamente bons em suas tarefas designadas, mas não podem fazer nada além delas. Elas utilizam o machine learning para resolver problemas específicos.

Essa limitação é a característica que a define. Um sistema de IA Nichada que otimiza o fluxo de dados em uma rede de telecomunicações, por mais eficiente que seja, não tem a capacidade de aprender a gerenciar uma equipe ou a criar uma nova estratégia de marketing. O conhecimento e a habilidade dele não podem ser transferidos para outro domínio.

É justamente essa especialização que a torna tão poderosa e útil para resolver problemas específicos, de maneira confiável e escalável, sem a necessidade de habilidades cognitivas mais amplas.

assistente alexa, da amazon, um dos exemplos de inteligência artificial geral e inteligência artificial nichada

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Quais são as diferenças entre Inteligência Artificial Geral e Inteligência Artificial Nichada?

“Os dois tipos de IA são classificados por funcionalidade e técnica. Mas se distinguem por seu propósito, sua amplitude e escopo de habilidades,” explica Bonilha. 

Enquanto a IAN é desenvolvida com o intuito de executar tarefas específicas em domínios limitados – como telecomunicações, finanças ou saúde -, a IAG ambiciona alcançar um patamar onde as máquinas possam ter habilidades cognitivas comparáveis ou até superiores às humanas. 

“Segundo o CEO Jensen Huang, da Nvidia, em até cinco anos, teremos uma máquina com essas características,” destaca Bonilha.

A discussão sobre as características únicas de cada abordagem revela contrastes significativos. A IAG busca raciocinar, aprender, resolver problemas, comunicar-se e, de forma mais controversa, alcançar um nível de autonomia e autoconsciência. 

Na visão de Bonilha, esse último aspecto tem sido motivo de debates intensos, especialmente após incidentes envolvendo robôs em contextos militares e industriais. 

“Há casos de mortes causadas por robôs no exército americano, na fábrica da Tesla, entre outros, o que levou Elon Musk a abrir um debate sobre o uso da IAG e suas consequências,” pontua Bonilha.

Por outro lado, a IAN se concentra na especialização, executando tarefas dentro de sua área de especialização sem apresentar os grandes riscos associados à IAG. 

Bonilha menciona o AlphaGo como um exemplo emblemático de IAN, notável por sua capacidade de aprender e vencer o campeão mundial do jogo Go.

Na tabela abaixo, é possível verificar as principais diferenças entre a Inteligência Artificial Geral e Inteligência Artificial Nichada:

Inteligência Artificial Geral (IAG) Inteligência Artificial Nichada (IAN)
Busca habilidades cognitivas amplas, comparáveis ou até superiores às humanas. Focada em tarefas específicas dentro de um domínio limitado.
Pode raciocinar, aprender, comunicar-se, resolver problemas e até desenvolver autonomia. Executa funções bem delimitadas sem ultrapassar sua área de especialização.
Envolve riscos maiores, com debates sobre ética, autoconsciência e uso militar ou industrial. Mais segura, aplicada em setores como finanças, saúde e telecomunicações.
Exemplo citado: expectativa de máquinas com essas capacidades em até cinco anos (Nvidia). Exemplo: AlphaGo, que venceu o campeão mundial do jogo Go.

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Quais são as aplicações da IA Geral e IA Nichada?

Quanto ao uso ideal de cada tipo de IA, Bonilha faz uma analogia esclarecedora: 

“A IAG está sendo projetada para ser ampla e geral, com habilidades cognitivas equivalentes a um ser humano, enquanto a IAN é uma ferramenta específica e limitada, focada em realizar tarefas específicas dentro de um domínio restrito.” 

Ele cita a IA Generativa como um grande exemplo de IAN, com aplicações em desenvolvimento em vários campos específicos. 

Áreas como o marketing, a comunicação, a saúde, a logística, a agricultura, entre tantas outras já usam esse tipo de ferramenta.

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Como usar a Inteligência Artificial Geral e Inteligência Artificial Nichada nos negócios?

Para as empresas que ponderam sobre a implementação de soluções de IA, a recomendação de Bonilha é clara: no atual estágio de desenvolvimento, a IAN, principalmente com a IA Generativa, representa a melhor alternativa. 

“No segmento de telecom, segundo o GSMA, já há diversas aplicações com excelentes resultados em manutenção preventiva, detecção e mitigação de ameaças, e otimização de rede, entre outros,” afirma Bonilha.

Com essas palavras, o executivo destaca o potencial imediato e tangível da IAN em contraste com o futuro promissor, porém mais incerto, da IAG.

De modo geral, podemos dizer que a IAN já está proporcionando avanços concretos em diversas áreas. A IAG, por sua vez, representa uma fronteira futura repleta de promessas e desafios.

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