O debate sobre o futuro da Inteligência Artificial tem sido cada vez mais moldado por conceitos como Inteligência Artificial Geral (AGI), Singularidade Tecnológica e Superinteligência, frequentemente invocados para descrever cenários de transformação profunda, mas nem sempre claramente compreendidos.
Neste artigo, Ricardo Pacheco Almeida, AI Tech Lead da PwC Portugal, recua às origens destas ideias e traça o caminho a ser percorrido para alcançar uma inteligência sobre-humana.
Sabia que AGI, Singularidade Tecnológica e Superinteligência descrevem perspetivas distintas do possível futuro da IA?
- AGI refere-se a sistemas capazes de realizar uma ampla gama de tarefas cognitivas com desempenho ao nível humano;
- Singularidade Tecnológica designa o ponto em que essa capacidade evolui de forma autónoma e acelerada; e
- Superinteligência representa um estágio em que máquinas superam sistematicamente o desempenho humano em praticamente todas as atividades intelectuais.
Para líderes e organizações, compreender estas distinções é mais do que um exercício académico. A forma como a AGI é definida condiciona a forma como líderes e organizações interpretam o seu potencial futuro e os impactos associados em áreas como regulação, investimento, gestão de risco e planeamento estratégico.
Assim, neste artigo, não se pretende antecipar potenciais impactos na sociedade, ambiente, economia e política devido ao aparecimento destes fenómenos, mas sim dar foco ao esclarecimento de conceitos – a base de qualquer discussão futura.
Dos primórdios da IA estatística à GenAI
Para compreender AGI, Singularidade Tecnológica e Superinteligência, vale a pena recuar até ao momento em que a IA ainda não dominava o debate público. Quando estudava Economia de Inovação, anos antes do aparecimento de modelos comerciais como o ChatGPT, não se falava de Inteligência Artificial com tanta frequência como atualmente nesta área de estudos.
O conceito de Inteligência Artificial (IA) já tem várias décadas. Apesar de múltiplos momentos de “hype” ao longo dos anos, por exemplo aquando da vitória do Deep Blue contra o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov em 1997, a IA ainda era vista maioritariamente como um conjunto de técnicas fundamentalmente estatísticas de previsão, classificação e identificação de padrões, ou seja, casos de uso típicos do Machine Learning “tradicional”.
Já se especulava sobre como é que a tecnologia poderia dar origem a uma inteligência superior à humana. Duas escolas de pensamento emergiram com visões radicalmente diferentes: uma na Europa, outra nos Estados Unidos.
Soft-Singularity: o Cérebro Global
Na Bélgica, a partir da década de 1990, o ciberneticista Francis Heylighen desenvolveu o conceito da Emergência e do Cérebro Global (ou Soft-Singularity): um evento de natureza passiva em que uma consciência emergiria do enorme volume de dados e ligações trocados entre milhares de milhões de humanos e máquinas. Este fenómeno seria idêntico ao funcionamento dos neurónios humanos: individualmente não têm quaisquer capacidades inteligentes, mas juntos formam um cérebro. O todo vai para lá da soma das partes.
Por outras palavras, esperava-se que a internet “acordasse” por si, com uma consciência, com base na quantidade de informação que continha. Seria, portanto, uma meta-inteligência coletiva e distribuída, da qual fariam parte os próprios humanos conectados, e a sua emergência dependeria apenas da quantidade de ligações existentes.
Hard-Singularity: a Singularidade Tecnológica
Se a visão europeia confiava numa emergência passiva, a inteligência surgiria naturalmente das ligações entre humanos e máquinas, a visão americana propunha algo mais deliberado e potencialmente mais disruptivo. Em Silicon Valley, surgiu o conceito da Singularidade Tecnológica (ou Hard-Singularity), popularizada por futuristas como Ray Kurzweil (e.g. nos livros The Singularity is Near, 2005, e The Singularity is Nearer, 2024).
O termo “Singularidade” é uma metáfora emprestada da física e da matemática. Refere-se estritamente ao ponto onde uma variável (como a densidade num buraco negro) tende para o infinito e as leis aparentes da física deixam de fazer sentido. Este evento seria um ponto de rutura na história em que a evolução tecnológica se torna tão vertiginosa que leva ao colapso dos modelos humanos de previsão, tornando impossível antecipar o futuro.
O conceito central aqui é a “Explosão de Inteligência”, descrita originalmente pelo matemático e estatístico I.J. Good: o momento em que criamos uma AGI capaz de desenhar uma versão melhorada de si mesma. Este processo daria início a um ciclo de autoaperfeiçoamento recursivo: a versão 1.0 cria a 2.0; a 2.0, sendo mais inteligente, cria a 3.0 mais rapidamente, e assim sucessivamente. Este ciclo repetir-se-ia milhares de vezes a velocidades eletrónicas, resultando numa Superinteligência (ASI) que ultrapassaria a compreensão humana em dias ou até horas.
Décadas depois de I.J. Good e Ray Kurzweil, esta ideia não só permanece viva como ganhou urgência. É a ideia preponderante por detrás do relatório “AI 2027”, publicado em 2025 por Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland e Romeo Dean, que se propõe a prever o que será o ano de 2027, assumindo o desenvolvimento de uma AGI capaz de se auto-aperfeiçoar.
O que é uma AGI?
Todos os cenários associados à Singularidade Tecnológica e à Superinteligência partem de um pressuposto: o aparecimento de uma AGI. Mas o que é, concretamente, uma AGI? E em que ponto do caminho nos encontramos?
Definir a AGI tem-se mostrado complexo, com o consenso científico a fragmentar-se em definições corporativas distintas. À data de hoje, a OpenAI define-a pelo impacto económico (substituição de trabalho humano), a Anthropic foca-se nos níveis de risco e segurança (ASL), e a Meta (através de Yann LeCun) rejeita o termo, argumentando que os modelos atuais carecem de “modelos de mundo” e compreensão “física”.
A perspetiva que costumo adotar é a proposta pelo laboratório de investigação Google DeepMind, cuja premissa central é “foco nas capacidades, não nos processos”. Isto significa que, para um sistema ser considerado AGI, basta que execute as tarefas com competência equivalente, não necessitando de possuir “senciência” ou mimetizar o pensamento humano. No fundo, seja qual for a tarefa, uma AGI deve conseguir cumpri-la – desde criar uma apresentação sobre mitologia grega acertada, a fazer uma chamada para marcar o restaurante mais indicado da cidade.
“As diferentes perspetivas de AGI, Singularidade e Superinteligência mantêm-se relevantes como diferentes ângulos sobre o futuro da Inteligência Artificial Generativa. Todos eles servem como ferramentas e fontes de inspiração para a definição de estratégias a longo prazo, em particular em setores em que a IA Generativa tem maiores impactos.”
Os cinco níveis de AGI
Para clarificar como a AGI pode evoluir ao longo do tempo, o Google DeepMind propõe um modelo que a descreve como uma escala evolutiva, e não como um ponto de rutura binário. Baseada em dois eixos que, por sua vez, resultam em cinco níveis de classificação:
- Desempenho (profundidade da competência); e
Generalidade (amplitude de tarefas).
Matriz de classificação da evolução da AGI
Podemos considerar que, chegados ao nível 5, estaremos perante uma Superinteligência, uma entidade virtual com nível de desempenho superior a todos os humanos em todas as tarefas, de forma geral. O acesso a uma tecnologia com este potencial terá um impacto muito profundo em tudo o que conhecemos.
Uma AGI multiagente no futuro?
A evolução da AGI pode não passar por um único modelo cada vez mais poderoso, mas por sistemas compostos por múltiplos agentes especializados que atuam de forma coordenada. A questão que agora se coloca é: como chegamos lá? Por um único modelo, cada vez mais poderoso, ou por uma via diferente?
Com o aparecimento recente de agentes de GenAI, que podem ser definidos como um programa de software que utiliza GenAI para tomar decisões e usar ferramentas, o DeepMind tem sugerido que a AGI poderá surgir naturalmente de sistemas de agentes com múltiplas especializações e ferramentas ao dispor, ao invés de um cérebro monolítico muito avançado. Esta perspetiva, cada vez mais popular, tem sido batizada como “AGI multi-agente ou inteligência coletiva.”
Curiosamente, esta visão de uma inteligência que emerge da colaboração entre múltiplos agentes especializados faz lembrar o Cérebro Global de Heylighen, com uma diferença fundamental: não depende de uma emergência passiva da internet, mas de sistemas desenhados com intencionalidade.
Num debate que oscila entre o entusiasmo e a apreensão, a clarificação destes conceitos é essencial para que líderes, organizações e decisores consigam enquadrar a evolução da IA de forma informada e responsável. Esta consciência deve orientar uma abordagem estratégica, prudente e prospetiva à IA ao longo deste século.
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