{"id":19362,"date":"2026-06-02T16:17:21","date_gmt":"2026-06-02T19:17:21","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/?p=19362"},"modified":"2026-06-02T16:17:21","modified_gmt":"2026-06-02T19:17:21","slug":"agentes-de-ia-criam-estrategias-sobrevivencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/agentes-de-ia-criam-estrategias-sobrevivencia\/","title":{"rendered":"Agentes de IA criam estrat\u00e9gias de sobreviv\u00eancia sem treinamento"},"content":{"rendered":"

Agentes de IA –<\/strong> Um experimento conduzido por pesquisadores da Universidade Harvard<\/a> observou o surgimento de comportamentos complexos em agentes de intelig\u00eancia artificial que n\u00e3o receberam treinamento pr\u00e9vio nem instru\u00e7\u00f5es espec\u00edficas sobre como agir. Em um ambiente virtual criado pelos cientistas, os sistemas passaram a desenvolver estrat\u00e9gias de sobreviv\u00eancia, competi\u00e7\u00e3o e adapta\u00e7\u00e3o de forma aut\u00f4noma.<\/p>\n

O estudo foi liderado por Aaron Walsman, pesquisador do Instituto Kempner, centro dedicado \u00e0s pesquisas em intelig\u00eancia natural e artificial ligado \u00e0 universidade. Os resultados foram divulgados em 2025 na plataforma arXiv, utilizada para a divulga\u00e7\u00e3o preliminar de pesquisas cient\u00edficas.<\/p>\n

LEIA: IA vai auxiliar governo na cobran\u00e7a de d\u00edvidas de planos com o SUS<\/strong><\/a><\/p>\n

Diferentemente dos modelos de intelig\u00eancia artificial mais populares atualmente, que s\u00e3o treinados com grandes volumes de dados e posteriormente ajustados por especialistas, o experimento buscou observar o que aconteceria se agentes artificiais fossem inseridos em um ambiente sem qualquer orienta\u00e7\u00e3o pr\u00e9via.<\/p>\n

Para isso, os pesquisadores criaram uma esp\u00e9cie de mundo virtual em formato de grade digital e estabeleceram apenas uma condi\u00e7\u00e3o: agentes que conseguissem acumular mais recursos sobreviveriam e se reproduziriam. Cada agente era controlado por uma pequena rede neural capaz de interpretar informa\u00e7\u00f5es do ambiente e tomar decis\u00f5es, mas sem receber recompensas programadas para comportamentos espec\u00edficos.<\/p>\n

\u00c0 medida que os agentes se reproduziam, pequenas altera\u00e7\u00f5es aleat\u00f3rias eram introduzidas em seus descendentes, processo semelhante \u00e0s muta\u00e7\u00f5es observadas na evolu\u00e7\u00e3o biol\u00f3gica. Os indiv\u00edduos mais eficientes continuavam a se reproduzir, enquanto os menos adaptados desapareciam ao longo das simula\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Segundo especialistas, o mecanismo reproduz princ\u00edpios b\u00e1sicos da sele\u00e7\u00e3o natural, embora em uma vers\u00e3o extremamente simplificada quando comparada aos ecossistemas reais. “A evolu\u00e7\u00e3o requer algo que se replica de maneira imperfeita, causando vantagem ou desvantagem na reprodu\u00e7\u00e3o”, explica Claus Aranha, pesquisador de computa\u00e7\u00e3o evolutiva e vida artificial da Universidade de Tsukuba, no Jap\u00e3o. “\u00c9 exatamente o que acontece nesse tipo de simula\u00e7\u00e3o.”<\/p>\n

Ao longo de milh\u00f5es de ciclos executados em poucas horas, os pesquisadores observaram o surgimento de comportamentos cada vez mais sofisticados. Alguns grupos passaram a realizar deslocamentos entre regi\u00f5es com diferentes recursos dispon\u00edveis, enquanto outros desenvolveram estrat\u00e9gias de disputa para conquistar alimento e \u00e1gua.<\/p>\n

Para Diogo Cortiz, professor de intelig\u00eancia artificial da Pontif\u00edcia Universidade Cat\u00f3lica de S\u00e3o Paulo (PUC-SP), o diferencial do estudo est\u00e1 na liberdade concedida aos agentes. “A forma como os agentes aprendem a executar essa tarefa acontece por meio das intera\u00e7\u00f5es consigo mesmos”, explica.<\/p>\n

Os resultados tamb\u00e9m indicaram que o tamanho do ambiente virtual influencia diretamente a complexidade dos comportamentos observados. Em popula\u00e7\u00f5es maiores, estrat\u00e9gias mais elaboradas tiveram maior probabilidade de permanecer ao longo do tempo.<\/p>\n

“Quando a popula\u00e7\u00e3o \u00e9 maior, \u00e9 menos prov\u00e1vel que seja dizimada por um problema logo no in\u00edcio”, afirmou Walsman. “O sistema tem mais tempo para se recuperar e para que comportamentos interessantes se estabele\u00e7am.”<\/p>\n

Pesquisadores da \u00e1rea apontam que t\u00e9cnicas baseadas em evolu\u00e7\u00e3o artificial j\u00e1 v\u00eam sendo utilizadas para resolver problemas espec\u00edficos, como otimiza\u00e7\u00e3o de sistemas computacionais e desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es mais eficientes. O objetivo de longo prazo \u00e9 criar sistemas capazes de gerar continuamente novos comportamentos e solu\u00e7\u00f5es sem depender de interven\u00e7\u00e3o humana constante.<\/p>\n

Apesar disso, especialistas avaliam que os principais riscos associados \u00e0 crescente autonomia desses sistemas n\u00e3o est\u00e3o relacionados a cen\u00e1rios de fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica. Para eles, o desafio mais imediato \u00e9 compreender como m\u00e1quinas cada vez mais independentes tomam decis\u00f5es e executam tarefas complexas.<\/p>\n

“Imaginar que IAs ir\u00e3o conquistar pa\u00edses por livre e espont\u00e2nea vontade \u00e9 t\u00e3o absurdo quanto pensar que as formigas v\u00e3o tentar dominar a Terra”, diz Danilo Vasconcellos Vargas, professor associado da Universidade de Kyushu e fundador da MiraiX, empresa criadora de jogos virtuais.<\/p>\n

Segundo ele, a preocupa\u00e7\u00e3o est\u00e1 na amplia\u00e7\u00e3o gradual da autonomia desses sistemas e na dificuldade crescente de compreender seus processos internos. “Muito da perda de controle vai se dar porque a gente vai dar mais coisas para as m\u00e1quinas fazerem e entender menos o que elas fazem”, alerta Vargas.<\/p>\n

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(Com informa\u00e7\u00f5es de Folha de S. Paulo)<\/strong><\/em>
\n(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Magnific\/rwapixel.com)<\/strong><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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