Carla Brayner
Nos últimos anos, os sistemas de inteligência artificial (IA) evoluíram significativamente, com destaque para a OpenAI e outras empresas do setor. A nova geração de modelos, como o ChatGPT aprimorado, consegue raciocinar sobre problemas matemáticos, científicos e de programação, adotando estratégias mais refinadas. Esse avanço permite que a IA passe mais tempo analisando questões antes de apresentar respostas precisas.
Essa mudança se deve, em grande parte, ao uso intensivo do aprendizado por reforço. Esse método de treinamento possibilita que a IA refine suas abordagens por meio de tentativa e erro, identificando os melhores caminhos para resolver desafios. Empresas como Google, Anthropic e DeepSeek também implementaram técnicas semelhantes, ampliando a capacidade dos chatbots de simular um pensamento estruturado e eficaz.
O impacto dessa evolução já é perceptível. Com sistemas mais avançados, a IA não apenas responde de forma mais eficiente, mas também realiza verificações, aprimora métodos de resolução e apresenta resultados mais confiáveis. Apesar disso, o verdadeiro conceito de “raciocínio” em IA ainda gera debates, levantando questões sobre os limites da inteligência artificial e sua comparação com a cognição humana.
