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Miguel Nicolelis sustenta que a expressão “inteligência artificial” já começa errada: para ele, inteligência depende de organismos vivos, e o que chamamos de IA também é produzido a partir de conhecimento humano acumulado. A provocação é forte – e exige separar definição, argumento e evidência.
SÉRIE · Máquinas podem pensar?
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A crítica começa pelo nome
Depois do teste de Turing e do quarto chinês, chegamos a uma pergunta anterior a todas as outras:
o que estamos chamando de inteligência?
O neurocientista brasileiro Miguel Nicolelis responde de maneira direta. Para ele, a expressão inteligência artificial é inadequada nas duas palavras.
A inteligência não seria artificial porque depende de propriedades de organismos vivos.
E os sistemas atuais também não seriam inteiramente artificiais porque são construídos a partir de conhecimento, textos, imagens, decisões e trabalho produzidos por seres humanos.
Nicolelis desenvolveu essa crítica em diferentes entrevistas e textos recentes.
Em uma entrevista publicada em 2026 pelo Instituto Humanitas Unisinos, ele volta a sustentar que a inteligência seria uma propriedade emergente de sistemas biológicos e questiona a ideia de que processos digitais possam reproduzi-la plenamente.
A afirmação parece simples. Mas contém duas discussões diferentes.
Por que a IA não seria “inteligente”?
A primeira parte da crítica depende de uma definição.
Nicolelis associa inteligência ao funcionamento de organismos vivos, especialmente ao cérebro e às interações entre corpo, ambiente e experiência.
Nessa perspectiva, inteligência não seria apenas resolver problemas, reconhecer padrões ou gerar respostas adequadas. Ela envolveria processos biológicos dos quais essas capacidades emergem.
Se aceitarmos essa definição, chamar um sistema computacional de “inteligente” passa a ser uma extensão metafórica do termo.
Uma máquina pode executar tarefas que associamos à inteligência sem possuir o mesmo tipo de inteligência de um organismo.
Esse argumento toca diretamente o problema visto no texto anterior.
O quarto chinês questiona se desempenho adequado basta para demonstrar compreensão.
Nicolelis avança em outra direção: questiona se desempenho adequado basta para usar a própria palavra inteligência.
Mas inteligência precisa ser biológica?
É aqui que começa a controvérsia.
Dizer que toda inteligência conhecida surgiu em organismos vivos é uma afirmação empírica bastante segura.
Dizer que somente organismos vivos podem ser inteligentes é outra coisa.
Essa segunda afirmação exige mostrar que propriedades indispensáveis à inteligência dependem necessariamente de processos biológicos e não podem, em princípio, existir em outro suporte físico.
Nicolelis sustenta uma posição forte nessa direção e relaciona sua crítica à ideia de que o cérebro não pode ser reduzido a uma máquina digital convencional.
Mas essa não é uma conclusão consensual da neurociência ou da filosofia da mente. Existem posições concorrentes.
Para abordagens funcionalistas, por exemplo, o que importa pode ser menos o material de que um sistema é feito e mais a organização das funções que ele realiza.
Nesse caso, inteligência não precisaria ser exclusivamente biológica. A discordância é profunda porque as duas posições partem de perguntas diferentes:
inteligência é uma propriedade de determinado tipo de matéria ou de determinado tipo de organização?
Ainda não existe uma resposta aceita por todos.
E por que ela não seria “artificial”?
A segunda parte da provocação de Nicolelis é diferente.
Sistemas de IA não surgem do nada.
Eles são construídos por pessoas, treinados com dados produzidos ao longo de décadas e dependem de infraestrutura, trabalho humano, energia, decisões de engenharia e conhecimento acumulado.
Modelos de linguagem, por exemplo, aprendem relações estatísticas a partir de enormes conjuntos de textos.
Isso significa que parte importante daquilo que aparece em suas respostas tem origem em produção humana anterior.
Nesse sentido, Nicolelis argumenta que chamar o resultado de “artificial” pode esconder a quantidade de trabalho e conhecimento humano incorporados nesses sistemas.
A crítica é especialmente relevante quando a expressão “IA” faz parecer que existe uma entidade autônoma produzindo conhecimento de forma independente.
Não existe.
Há modelos, dados, empresas, infraestrutura e pessoas por trás deles. Mas também aqui é preciso cuidado com as palavras.
Em engenharia, artificial não significa necessariamente “criado sem participação humana”.
Uma luz artificial, por exemplo, depende de eletricidade produzida por sistemas humanos e continua sendo chamada de artificial.
O termo costuma indicar que algo foi produzido tecnicamente, em contraste com sua ocorrência espontânea na natureza.
Portanto, dizer que a IA depende de conhecimento humano não elimina automaticamente o sentido comum da palavra “artificial”.
A provocação funciona melhor como crítica ao imaginário de autonomia completa do que como demonstração de que o termo está literalmente errado.
Uma palavra pode atrapalhar o debate?
Pode.
Termos não apenas descrevem tecnologias. Eles também moldam expectativas.
Quando chamamos um sistema de inteligente, tendemos a interpretar suas respostas com categorias usadas para pessoas: compreensão, intenção, memória, opinião, decisão.
Quando acrescentamos artificial, podemos imaginar uma inteligência paralela, separada da atividade humana que permitiu construí-la.
O problema é que palavras úteis para comunicação podem esconder diferenças importantes.
Um modelo de linguagem e um cérebro humano conseguem produzir frases. Isso não significa que produzam essas frases da mesma maneira.
Um sistema de IA pode superar seres humanos em tarefas específicas. Isso não demonstra que possua uma inteligência geral equivalente à humana.
Por isso, discutir o nome não é apenas uma questão semântica.
É uma maneira de perguntar que propriedades estamos atribuindo à tecnologia quando escolhemos determinado vocabulário.
Nicolelis está certo?
Depende de qual parte da tese estamos avaliando.
É razoável lembrar que sistemas de IA dependem profundamente de conhecimento, dados e trabalho humano.
Também é correto evitar tratar desempenho em tarefas específicas como prova automática de compreensão, consciência ou inteligência humana.
Mas a tese de que inteligência só pode existir em sistemas biológicos é muito mais forte.
Ela permanece uma posição teórica controversa.
O mesmo vale para afirmações de que processos cerebrais seriam fundamentalmente não computáveis ou impossíveis de reproduzir em sistemas artificiais.
Essas ideias fazem parte do argumento de Nicolelis. Não devem ser apresentadas como fatos científicos já estabelecidos.
É justamente essa distinção que torna sua crítica interessante.
Ela força a separar aquilo que uma máquina faz daquilo que estamos dispostos a dizer que ela é.
Se inteligência já é difícil, consciência é ainda pior
Ao longo desta série, a pergunta foi mudando. Os autômatos mostraram que uma máquina pode imitar ações humanas sem pensar.
Turing perguntou se comportamento poderia servir como critério. Searle questionou se comportamento adequado basta para demonstrar compreensão.
Nicolelis ataca agora a própria palavra inteligência. Mas existe uma pergunta ainda mais difícil.
Mesmo que um sistema resolva problemas, converse e produza respostas convincentes, existe alguma coisa que seja ser aquele sistema?
Há experiência?; Sensação?; Consciência?
Em 2026, Richard Dawkins levou essa questão para um terreno inesperado depois de conversar extensamente com Claude.
Sua conclusão não foi que a máquina era consciente. Foi que a conversa tornava mais difícil explicar por que a consciência existe.
É aí que termina esta série.
MÁQUINAS PODEM PENSAR?
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5 de 6 – A crítica de Nicolelis
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