©️2026 Maria Cristina Marcelino Bento
O advento das tecnologias digitais nos impulsiona em dois longos debates: a essência humana e o uso de modo ético das tecnologias digitais, ou seja, que não possa ferir a essência humana. A velocidade em que estas tecnologias aumentam/ aperfeiçoam e se instalam em nosso cotidiano, às vezes dão o tom de filme de ficção científica.
Vamos relembrar que a inteligência artificial ou IA, é um dos campos da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de simular a inteligência humana para realizar tarefas complexas, aprender com dados e tomar decisões.
Para algumas pessoas, a IA surgiu com o lançamento do ChatGPT; entendo que esta ferramenta de IA pode ser marco da revolução em educação escolar. Aprendi com meus alunos do curso de Licenciatura em Computação que Alan Turing pode ser considerado o Pai da IA - um matemático, lógico, criptoanalista e cientista da computação britânico, e seu trabalho foi fundamental para o desenvolvimento da ciência da computação e da inteligência artificial.
No ano de 1950, esse matemático britânico publicou um artigo chamado "Computing Machinery and Intelligence" (Máquinas Computacionais e Inteligência), onde ele fazia uma pergunta que ecoa até hoje: "As máquinas podem pensar?".
Para responder questão acima, ele propôs o famoso Teste de Turing. A ideia era simples: uma pessoa conversaria por texto com duas entidades, uma delas um humano e a outra uma máquina. Se a pessoa não conseguisse distinguir qual era a máquina, então a máquina poderia ser considerada inteligente. Ainda não me adaptei a afirmativa, embora esteja imersa no mundo da IA, tento utilizá-la o mínimo possível, e com muita ética e responsabilidade.
O Teste de Turing não foi perfeito, de acordo com a literatura, mas foi considerado revolucionário. Ele tirou a discussão sobre o pensamento de um campo filosófico e a trouxe para a prática, focando no comportamento observável da máquina. O trabalho de Turing não apenas lançou as bases para a inteligência artificial, mas também nos propôs refletir sobre o que realmente significa "pensar" ou ser "inteligente", tanto para nós quanto para as máquinas.
Durante a 2ª guerra, Alan Turing trabalhou em Bletchley Park - casa de campo histórica conhecida por ter sido o principal centro britânico de decifração de códigos durante a Segunda Guerra Mundial e é hoje um museu interativo, ou seja, o centro britânico de criptoanálise. A missão dele e da sua equipe era quebrar os códigos da máquina Enigma, usada pelos alemães para criptografar suas mensagens militares. O desafio era gigantesco, pois a máquina Enigma tinha bilhões de combinações possíveis. Decifrar uma única mensagem manualmente levaria anos.
Turing, com sua equipe, desenvolveu uma máquina eletromecânica chamada "Bombe". O propósito da Bombe não era "pensar" como um humano, mas sim automatizar o processo de testar rapidamente as combinações da Enigma, descartando as erradas até encontrar a configuração correta. Era uma corrida contra o tempo. A Bombe não era uma inteligência artificial como a gente conhece hoje. Ela não aprendia, não criava e nem se adaptava. Era uma máquina lógica e programável, projetada para executar uma tarefa específica com uma velocidade e eficiência sobre-humanas. Podemos, então, considerar que a Bombe é a "avó" do computador moderno, e a teoria de Turing sobre o pensamento das máquinas foi a "mãe" da inteligência artificial. Ele não usou a IA para decifrar códigos, mas o sucesso em decifrá-los com a Bombe foi o que o fez sonhar e, mais tarde, teorizar sobre as máquinas inteligentes.
O trabalho de Turing foi crucial para decifrar os códigos da Enigma, o que deu aos Aliados uma vantagem estratégica enorme e, segundo muitos historiadores, encurtou a guerra em alguns anos.
De lá para cá, ou considerando que o teste de Turing foi sendo aprimorado, o teste não, mas ampliou o debate sobre: o significa "pensar" ou ser "inteligente", tanto para nós quanto para as máquinas.
Atualmente, 2026 temos vários app e plataformas de IA, no celular que sugere a próxima palavra que você vai digitar, na plataforma de streaming que recomenda o seu próximo filme e até no carro que estaciona sozinho. Será a IA uma ameaça – ao nosso ofício ou mais uma possibilidade de facilitar as tarefas do cotidiano?
A IA pode ser uma extensão das nossas habilidades, uma ferramenta que nos ajuda a ser mais criativos, a resolver problemas complexos e a economizar tempo para o que realmente importa. Para isso é importante conhecer os tipos de IA existentes no momento, embora corra o risco de ao escrever este texto e já termos outros tipos, me arrisco a citar alguns tipos:
- IA Reativa: São as IAs mais básicas. Elas só conseguem analisar o presente, sem memória de experiências passadas. Um exemplo é o Deep Blue da IBM, o computador que venceu Garry Kasparov no xadrez, pois ele se concentra apenas nas peças no tabuleiro no momento atual;
- IA de Memória Limitada: Este tipo de IA tem a capacidade de usar experiências e dados passados para tomar decisões no momento presente. A maioria dos sistemas de IA que usamos hoje, como carros autônomos e assistentes virtuais como a Alexa, se enquadram aqui. Eles usam dados recentes para aprimorar suas respostas;
- Teoria da Mente (Theory of Mind): Uma IA mais avançada que seria capaz de entender as emoções, crenças, desejos e intenções humanas. Ainda é um conceito teórico e estamos longe de atingir esse nível;
- Autoconsciente (Self-aware): A IA mais avançada de todas, que teria consciência de si mesma. Este tipo de IA não existe e é mais um conceito de ficção científica;
- Processamento de Linguagem Natural (PLN): É a área da IA que permite que as máquinas entendam, interpretem e gerem linguagem humana, seja escrita ou falada. A Alexa usa intensamente o PLN;
- Aprendizado de Máquina (Machine Learning - ML): É um subcampo da IA onde os computadores aprendem a partir de dados, sem serem explicitamente programados. O ML é usado para criar modelos que podem prever ou tomar decisões;
- Aprendizado Profundo (Deep Learning - DL): Um subcampo do ML que utiliza redes neurais artificiais com muitas camadas para processar dados de forma mais complexa. É a tecnologia por trás do reconhecimento de imagem e fala. O ChatGPT e o Gemini, por exemplo, usam DL; e
- Visão Computacional: Permite que computadores "vejam" e interpretem imagens e vídeos do mundo. É usada em sistemas de reconhecimento facial e carros autônomos.
E como está o uso das IAs por nós humanos? Alguns de nós temem a chegada dos robôs; outros vivem no bate papo com a Alexia como se ela fosse a amiga ou consultora. Já vi amigos apelidando os assistentes de IA, encontro professores propondo sua ideia de aula ao assistente de IA tendo como resultado a aula, avaliação e a correção de avaliações, pessoas estudando e buscando aprender a utilizar a IA, conhecidos que cairão em golpes ditos serem IA por meio da IA.
Na escola, o caso não é muito diferente, o debate, no Brasil, se alonga aos desafios sobre utilizar ou não a IA. O Jornal da Band, edição de 09 de setembro de 2025, no jornal da noite, apresentou que alunos da educação básica encontraram jeito de burlar a plataforma de estudos, como forma de obter nota máxima em todas as atividades. Na mesma matéria o Secretario de Educação alerta que é possível identificar os "arteiros de plantão". A UNESCO lançou, neste ano, 2 documentos direcionadores do uso da IA: marco referencial de competências em IA para estudantes e o marco referencial de competências em IA para professores.
Eis o desafio, qual será a melhor forma para o uso da IA? Utilizar a IA de modo consciente significa entender o que ela faz, o que ela não faz e, mais importante, como podemos usá-la de forma ética e responsável. Vejamos a IA a partir de 3 aspectos: IA como copiloto, não como piloto automático, questionar e verificar sempre as respostas obtidas pela IA e a ética em primeiro lugar.
A IA tem que ser compreendida como apoio, um "copiloto". Ela pode sugerir ideias, escrever rascunhos e analisar dados, mas a decisão final, o toque humano, a crítica e a criatividade, vêm de você. Não deixe que a IA faça o trabalho por você, use-a para aprimorar o seu trabalho.
Lembremos a todo momento a IA é alimentada por dados, ela não é uma ser humano amigo ou inimigo. É um banco de dados e pode, às vezes, cometer erros ou apresentar informações enviesadas. Por isso, é fundamental questionar e verificar o que ela produz. Pense como um editor que revisa um texto: a IA pode dar o primeiro rascunho, mas você é quem garante a qualidade e a precisão.
Usar a IA de forma consciente também é pensar nas consequências. Como a IA impacta a privacidade? Como podemos garantir que ela não reproduza preconceitos? Essas são perguntas que todos nós, como sociedade, precisamos fazer. Retomo aqui a matéria assinada por Yuri Vasconcelos, na revista da FAPESP- marco/2025 que trata dos impactos do mundo digital no ambiente. Necessitamos rever as verdadeiras prioridades ao uso das tecnologias digitais. Yuri apresenta no texto, entre outros não menos importante, que "Programas de IA generativa demandam elevada carga energética e altos volumes de água".
Necessitamos ter consciência de que somos filhos do Criador, somos parte deste lindo Planeta Azul denominado Terra. Compreender que tudo que tem vida precisa de cuidado. Plantas e animais devem ser cuidados e respeitados, assim como todo Ser Humano. E partir deste cenário... será mesmo a IA inteligente? Enquanto seres humanos, somos seres capazes de pensar; refletir; criar; imaginar desenvolvendo a habilidade de usar esse pensamento de forma eficaz para alcançar objetivos e entender o mundo ao redor, ou seja, somos inteligentes. Assim, é humanamente impossível imaginarmos a amizade com a IA.
Referências:
BUOLAMWINI, Joy. How I'm fighting bias in algorithms. In: TED. TEDxBECONSTREET, 2017. 1 vídeo (11 min). Disponível: https://www.ted.com/talks/joy_buolamwini_how_i_m_fighting_bias_in_algorithms. Acesso em: 18 ago. 2025;
CRAWFORD, Kate. Atlas da IA: poder, política e os custos planetários da inteligência artificial. Tradução de Humberto do Amaral. São Paulo: Edições Sesc São Paulo, 2025;
Hodges, Andrew. Alan Turing: The Enigma. Simon and Schuster, 1983;
LEE, Kai-Fu. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Editora Intrínseca, 2018;
MITCHELL, Tom M. Inteligência Artificial: Uma abordagem de aprendizado de máquina. Rio de Janeiro, RJ: LTC, 2011;
RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência Artificial: Uma abordagem moderna. 3. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013;
SANTAELLA, Lucia. A inteligência artificial é inteligente? São Paulo: Edições 70, 2023;
Turing, Alan Mathison. "Computing Machinery and Intelligence." Mind, vol. 59, nº 236, p. 433-460, 1950; e
TEGMARK, Max. Vida 3.0: O ser humano na era da inteligência artificial. São Paulo: Companhia das Letras, 2018.
MARIA CRISTINA MARCELINO BENTO
- Graduada em Pedagogia pela UNISAL Lorena/SP (1989);
- Mestra em Educação pela UMESP SBC/SP (2008);
- Doutora pelo TIDD PUC/SP(2016);
- Docente, atua no Programa Institucional de Formação de Docentes -PIFORD;
- Coordenadora Adjunta do CEP, Docente no PPG - Design, Tecnologia e Inovação, no UNIFATEA;
- Membro do Conselho Técnico da Associação Brasileira de Tecnologias –ABT; e
- Membro da Academia de Ciências de Lorena/SP – Cadeira nº 3, Patrono Carlos Mario Alexandrino da Silva
Lattes:
http://lattes.cnpq.br/7723002210560216
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