Como a inteligência artificial (IA) funciona?

Como a inteligência artificial (IA) funciona, do dado à resposta?

Em uma frase: a IA encontra padrões em muitos exemplos e usa esses padrões para gerar uma resposta.

🌱 Primeiro, os dados. Para treinar uma IA generativa, é preciso alimentá-la com muitos dados: bilhões de tokens derivados de textos, imagens ou músicas (Revista DCS). Tokens são pequenos pedaços de informação. Podem ser partes de palavras, palavras inteiras ou sinais especiais. Segundo o mesmo artigo, esses dados chegam por vários caminhos:

• dados abertos;
• parcerias com quem tem os direitos;
• licenciamento;
• raspagem automática de sites (web scraping);
• dados sintéticos, gerados pela própria IA.

A raspagem é a prática mais controversa do ponto de vista jurídico.

🌱 Depois, a rede neural. Uma rede neural artificial é um conjunto de unidades simples ligadas por conexões com pesos ajustáveis. Essas unidades também são chamadas de nós ou neurônios artificiais. A rede funciona em três etapas:

• recebe os dados numa camada de entrada;
• passa os dados por camadas internas, chamadas ocultas;
• entrega o resultado numa camada de saída.

O que a rede extrai do treino fica guardado nos pesos de cada conexão (tese da USP). Quando a rede tem muitas camadas ocultas, fala-se em aprendizado profundo (deep learning). A rede se inspira no cérebro, mas é um modelo matemático.

🔎 Por fim, a resposta. Um modelo de linguagem recebe os tokens do seu pedido. Ele calcula a probabilidade de cada token possível vir em seguida, escolhe um e o junta ao texto. Depois repete o processo até completar a resposta. Essa abordagem busca correlações e padrões entre grandes volumes de dados. Ela se apoia em estatística, não em lógica (SciELO).

Texto, imagem e voz funcionam do mesmo jeito?

Não exatamente. A IA generativa produz conteúdos como textos, imagens ou sons (SciELO). Cada tipo de conteúdo pede um trabalho diferente.

• Texto: o modelo trabalha principalmente com tokens de texto. Muitos modelos atuais também aceitam outras entradas.
• Imagem: o modelo transforma descrições e outros sinais em representações visuais para gerar ou editar imagens. Esse processo não se resume a prever a próxima palavra.
• Voz: o modelo precisa lidar com áudio, tempo e frequência. Numa conversa, ele reconhece a fala, gera fala ou faz as duas coisas.

As empresas também separam essas modalidades na cobrança. Na página de preços da OpenAI, o modelo gpt-realtime-2.1 tem preços diferentes para texto e para imagem (verificado em nov/2026).

Muda conforme o modelo: o que muda entre GPT-6.1 Terra e Claude Fable 5.2?

🚀 Dados, rede neural e tokens são a base comum. Entre os modelos mudam o preço, os lugares onde cada um está disponível e o desempenho medido em testes. Dois exemplos, verificados em nov/2026:

• GPT-6.1 Terra (OpenAI). Está na API como `gpt-6.1-terra` e também no ChatGPT Work e no Codex, segundo as notas oficiais atualizadas em 29 de outubro de 2026. O preço padrão é:
• US$ 1 por milhão de tokens de entrada;
• US$ 0,05 por milhão de tokens em cache;
• US$ 5 por milhão de tokens de saída.

Nesse modelo, o texto que a IA gera custa mais do que o texto que você envia. - Claude Fable 5.2 (Anthropic). Segundo a Epoch AI, em página atualizada em 12 de novembro de 2026, este modelo estabeleceu um novo recorde no Epoch Capabilities Index. Esse índice mede desempenho em testes. Ele não explica o funcionamento interno do modelo e não substitui a ficha técnica.

As fontes oficiais consultadas não confirmam o preço do Claude Fable 5.2. Também não detalham como cada modelo foi treinado. A composição dos dados varia por laboratório: dados públicos, licenciados, gerados ou fornecidos por usuários. Confira isso no model card (ficha técnica) de cada um, inclusive para saber o que acontece com o que você envia.

Nenhum modelo é o melhor para tudo. Compare os modelos na sua própria tarefa.