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title: "O ‘Pensamento’ das IAs pode ser uma Ilusão?"
description: "Um novo e polêmico artigo científico vindo de um lugar inesperado (Apple Machine Learning Research) joga um \"balde de água fria\" sobre os Reasoning Models (Modelos de Raciocínio)?"
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    last_modified: 2026-07-28T17:33:34Z
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# O ‘Pensamento’ das IAs pode ser uma Ilusão?

Um novo e polêmico artigo científico vindo de um lugar inesperado ([Apple Machine Learning Research](https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking)) joga um "balde de água fria" sobre os Reasoning Models (Modelos de Raciocínio)?

Intitulado **"The Illusion of Thinking"** (A Ilusão do Pensamento), o trabalho questiona fundamentalmente as capacidades de raciocínio dos modelos de linguagem ([LLMs](https://felipecferreira.com.br/biblioteca/o-que-sao-llms-large-language-models/)) mais avançados do mercado..

Colocando em "prova" gigantes de tecnologia do mercado como **Google, OpenAI e Anthropic**!

Se você preferir, escute a nossa versão via Podcast (Spotify) clicando abaixo:

https://open.spotify.com/episode/4k4fwnLcXLExci09x0uOqJ?si=zJp_MHgXR7SyHmwo3fphlw

Bom, uma coisa é certa, vivemos um momento de fascínio com a [Inteligência Artificial](https://felipecferreira.com.br/biblioteca/o-que-e-inteligencia-artificial/)..

Modelos como **GPT-o3, Claude 4 e Gemini 2.5 Pro** parecem realmente conversar coerentemente, criar e, mais impressionante, **raciocinar** sobre nossas solicitações.

Eles geram "pensamentos" detalhados antes de entregar uma resposta, nos dando a sensação de que estamos testemunhando uma **nova forma de cognição**.

Abaixo um exemplo de Pensamento (Thinking) em um chat meu com o modelo o3 (OpenAI):

*Fonte: Print da conta OpenAI business do autor em junho de 2025.*

Aqui, um outro exemplo de **Pensamento ou Raciocínio**, pelo Modelo Gemini 2.5 Pro (Google):

*Fonte: Print da conta Google business do autor em junho de 2025.*

*Mas será que essa capacidade de "pensar" é tão robusta quanto parece?*

Neste artigo, vamos mergulhar fundo nesta pesquisa.

Vamos entender seus argumentos, analisar suas descobertas e, mais importante, apontar suas vulnerabilidades e o possível viés corporativo que pode estar em jogo.

Prepare-se, pois vamos questionar o que significa, de fato, "pensar".

## O Argumento Central: Testando o Raciocínio no Limite

Os **pesquisadores da Apple** partem de uma premissa ousada: os benchmarks que usamos hoje para medir o raciocínio da IA, como problemas de matemática e código, são falhos.

Eles frequentemente sofrem com "contaminação de dados", os modelos podem simplesmente ter **memorizado as respostas durante o treinamento**, e não nos dão um real entendimento sobre a qualidade do *processo* de raciocínio.

Para resolver isso, eles criaram um "campo de provas" mais rigoroso..

Utilizaram quatro quebra-cabeças lógicos (Torre de Hanoi, Salto de Damas, Travessia do Rio e Mundo dos Blocos) onde a complexidade podia ser aumentada de forma controlada e sistemática.

*Fonte: Shojaee et al (2025, p.2).*

O que vemos aqui é como os pesquisadores "espiaram" a mente do modelo..

A resposta do LLM é dividida em duas partes:

O Bloco <*think*> : É aqui que o modelo "pensa alto", listando os movimentos que está considerando para resolver o quebra-cabeça da Torre de Hanoi.

Os pesquisadores extraíram essa sequência para analisar a qualidade e a lógica do raciocínio passo a passo.

O Bloco <*answer*> : Esta é a resposta final e definitiva do modelo, usada para medir a acurácia de forma binária (acertou ou errou).

Vamos analisar brevemente o que os gráficos dizem:

### **Gráfico da Esquerda Inferior (Acurácia vs. Complexidade)**

Ele mostra a acurácia (eixo vertical) despencando à medida que o número de discos aumenta (eixo horizontal).

Note como o modelo com "pensamento" (linha azul) resiste por mais tempo, mas inevitavelmente também colapsa para 0% de acerto.

É a visualização clara do "ponto de ruptura" do raciocínio.

### **Gráfico do Meio Inferior (Esforço vs. Complexidade)**

Este é o paradoxo. Ele mede o "esforço" do modelo pelo tamanho da resposta (em tokens).

A linha azul mostra que o modelo pensante se esforça mais conforme o problema fica mais difícil… até certo ponto.

Após o colapso da acurácia, ele inexplicavelmente começa a "pensar menos", usando menos tokens.

*Por que um modelo se esforçaria menos para um problema mais difícil?*

Essa é a evidência do "limite de escala" que o artigo aponta.

### **Gráfico da Direita Inferior (Onde a Resposta Certa Aparece)**

Este último gráfico analisa onde, dentro do longo processo de pensamento, as soluções corretas (círculos) e incorretas (xis) aparecem.

Em problemas fáceis (à esquerda), a solução correta surge cedo, mas o modelo continua explorando, um sinal de ineficiência ou "overthinking".

Em problemas de complexidade média, a solução correta só aparece no final do processo, após muita exploração.

Isso permitiu analisar não apenas a resposta final, mas cada passo do "pensamento" gerado pelos modelos.

E as descobertas podem ser preocupantes para nós, entusiastas da IA:

* **Colapso Total:** Todos os modelos testados, sem exceção, sofrem um colapso completo de precisão quando a complexidade do problema ultrapassa um certo limiar.
* **Esforço Paradoxal:** De forma contraintuitiva, ao se aproximarem desse ponto de colapso, os modelos começam a "pensar menos" (usar menos tokens de raciocínio), mesmo com o problema se tornando mais difícil.
* **Três Regimes de Desempenho:** Comparando modelos com e sem "pensamento", eles identificaram que o raciocínio explícito só é vantajoso em tarefas de complexidade média. Em tarefas simples, é um desperdício ("overthinking"), e em tarefas complexas, é inútil, pois ambos falham.

## O Elefante na Sala: Uma Maçã Envenenada da Apple?

Antes de analisar as falhas técnicas, precisamos abordar o contexto.

Não é segredo que a Apple, historicamente uma líder em inovação de hardware e software, **ficou para trás na corrida da IA generativa**.

Enquanto OpenAI, Google e Anthropic lançavam modelos cada vez mais capazes, a Apple parecia estar apenas assistindo.

E então, "de repente", seus pesquisadores publicam um artigo que essencialmente diz: "essa tecnologia dos nossos concorrentes não é tudo isso que parece".

*Coincidência? Talvez. Mas o ceticismo é inevitável.*

Seria esta uma análise puramente científica ou uma **jogada estratégica para minar a credibilidade** dos rivais?

Poderia o desejo de recuperar o terreno perdido influenciar a forma como os resultados são enquadrados e apresentados?

É uma pergunta que paira sobre todo o trabalho.

Embora devamos julgar o artigo por seus méritos científicos, ignorar esse conflito de interesses seria ingenuidade.

Esse contexto nos obriga a colocar a metodologia do estudo sob um microscópio ainda mais potente.

## Vulnerabilidades Metodológicas: A Força que se Torna Fraqueza

Toda pesquisa tem limitações, mas algumas são mais críticas que outras.

O artigo da Apple, apesar de sua abordagem inteligente, possui vulnerabilidades que um revisor crítico certamente apontaria.

**1. O Mundo Não é um Quebra-Cabeças:** A maior força do estudo (o uso de ambientes controlados) é também sua maior fraqueza. Os próprios autores admitem que os quebra-cabeças representam uma "fatia estreita de tarefas de raciocínio".

O raciocínio no mundo real é caótico, baseado em conhecimento implícito e bom-senso.

Será que a falha em resolver a Torre de Hanoi se traduz em uma incapacidade de, por exemplo, elaborar uma estratégia de marketing ou interpretar um laudo médico?

**Quantos humanos poderiam falhar** miseravelmente, até antes do "ponto de ruptura"?

Estes humanos não seriam capazes de "raciocinar"?

A generalização é o grande ponto de interrogação aqui.

**2. Análise de uma "Caixa-Preta":** Os pesquisadores não tinham acesso ao funcionamento interno dos modelos; eles apenas usaram as APIs públicas.

Isso significa que conclusões importantes, como a de que o desempenho superior na Torre de Hanoi se deve à memorização de dados de treinamento, são *inferências* lógicas, mas não fatos comprovados.

Eles observam o efeito, mas não podem dissecar a causa.

**3. O Mistério da Execução de Algoritmos:** Um dos achados mais impactantes é que os modelos falham mesmo quando recebem o algoritmo exato para resolver o problema.

Isso sugere que eles não conseguem seguir instruções lógicas.

No entanto, é um único teste.

Será que o (pseudo)código foi apresentado da maneira ideal?

Outros formatos poderiam ter produzido resultados diferentes?

A conclusão é forte, mas baseada em um conjunto de testes limitado.

## O Veredito: Ilusão, Limitação ou Simplesmente... Diferente?

Então, o pensamento da IA é uma ilusão?

O título do artigo é provocativo, talvez até exagerado.

O que a pesquisa da Apple realmente mostra não é necessariamente uma "ilusão", mas sim **as limitações e os modos de falha** de uma forma de cognição não-humana.

O trabalho oferece contribuições inegáveis.

Ele estabelece uma metodologia clara para testar os pontos de ruptura dos modelos.

A descoberta do "esforço de raciocínio decrescente" e a inconsistência de desempenho entre quebra-cabeças com diferentes níveis de presença na web (Torre de Hanoi vs. Travessia do Rio) são evidências poderosas de que algo fundamentalmente diferente do raciocínio humano está acontecendo.

**Talvez o erro esteja em nossa expectativa.**

Esperamos um raciocínio lógico, consistente e escalável como o de um super-humano, mas o que temos é um sistema massivo de reconhecimento de padrões com capacidades emergentes impressionantes, mas com uma lógica ainda frágil.

## Considerações Finais

O artigo "The Illusion of Thinking" é uma contribuição científica importante, de certa forma **corajosa e necessária**.

Ele injeta uma dose de realismo e ceticismo em um campo movido pelo hype.

Embora o potencial viés corporativo e as limitações metodológicas nos obriguem a interpretar suas conclusões com cautela, o trabalho acerta em cheio ao nos forçar a questionar e a demandar mais.

Ele não prova que a IA é uma fraude, mas sim que nosso entendimento e nossos métodos de avaliação precisam evoluir.

A verdadeira questão que fica não é "se" a IA pensa, mas sim *como* ela pensa, *onde* ela falha, e o que podemos fazer para construir sistemas de raciocínio genuinamente robustos no futuro.

Como diz Sam Altman, estamos apenas começando e estes modelos estão na "pior fase" que jamais estarão (considerando a perspectiva futura, obviamente).

Sigo repetindo insistentemente:

*A tecnologia não vai retroceder, NÃO IGNORE IA e caia na prática e em testes sempre que possível.. aprenda, adapte, evolua!*

## Referências

[Apple ML Research](https://arxiv.org/abs/2506.06941), [HuggingFace](https://huggingface.co/blog/jsemrau/on-the-illusion-of-thinking) e [Medium](https://mrmaheshrajput.medium.com/apple-research-the-illusion-of-thinking-the-thinking-revolution-that-wasnt-2cc2b00b1f0f).