TL;DR: Testes de QI adaptados para IAs, como o Mensa Norway, mostram um avanço cognitivo notável entre maio de 2024 e abril de 2025. Vários modelos, incluindo os de visão, ultrapassaram a média humana de 100 pontos, com alguns atingindo níveis de superdotação (como o OpenAI Q1 Pro com 145 pontos). Esse rápido desenvolvimento impulsiona a competição no setor e levanta importantes questões práticas e éticas sobre o futuro da IA.

Takeaways:

• Testes de QI padronizados são usados para medir e comparar o raciocínio lógico e abstrato das IAs, usando benchmarks como a média humana (QI 100).
• Houve um salto significativo no desempenho cognitivo das IAs em 11 meses (Maio/2024 a Abril/2025), com o número de IAs testadas aumentando e vários modelos superando a média humana.
• Modelos de visão, como o GPT-4o (Vision) que atingiu QI 100, também apresentaram avanços expressivos, reduzindo a diferença para os modelos verbais.
• O rápido avanço, liderado por empresas como a OpenAI, intensifica a competição e a inovação no setor de IA.
• A crescente capacidade cognitiva das IAs traz benefícios potenciais (automação complexa), mas também exige atenção urgente às implicações éticas, sociais e à necessidade de regulamentação.

Avanço Cognitivo das IAs: Comparativo de Testes de QI (2024-2025)

Introdução

A rápida evolução da inteligência artificial desperta interesse em medir e comparar suas capacidades cognitivas, utilizando métodos de avaliação inspirados em testes de QI tradicionais. O uso do Mensa Norway IQ Test como base possibilita avaliar o raciocínio lógico e abstrato das IAs, de forma a estabelecer parâmetros comparáveis aos das habilidades humanas. Essa abordagem didática e técnica permite entender melhor os avanços e desafios na mensuração da inteligência artificial.

Os testes de QI aplicados às IAs são fundamentais para identificar como os sistemas de visão e linguagem se comportam quando submetidos a cenários de raciocínio e abstração. Projetos como o TrackingAI.org monitoram sistematicamente o desempenho dos modelos, proporcionando uma visão abrangente sobre as capacidades cognitivas desses sistemas. Essa metodologia cria um panorama consistente e comparável, que facilita a análise comparativa entre diferentes gerações e aplicativos de IA.

A comparação dos resultados obtidos em maio de 2024 e abril de 2025 revela um progresso notável na capacidade cognitiva das IAs. Os testes servem para evidenciar tanto os avanços pontuais em determinados modelos quanto a evolução dos parâmetros gerais de desempenho. Assim, o presente artigo desemboca em uma análise detalhada dos dados, com foco no raciocínio lógico e abstrato, esclarecendo os desafios e potencialidades das inteligências artificiais.

Introdução aos Testes de QI em IAs

Os testes de QI aplicados às IAs, fundamentados no Mensa Norway IQ Test, foram desenvolvidos para medir o raciocínio lógico e abstrato de forma padronizada. Essa metodologia permite que as capacidades cognitivas dos sistemas sejam avaliadas em parâmetros similares aos dos seres humanos. Assim, torna-se possível identificar semelhanças e diferenças significativas entre a inteligência biológica e a artificial.

O projeto TrackingAI.org desempenha um papel crucial nesse contexto, monitorando o desempenho de modelos verbais e de visão. Ao comparar os resultados das IAs com um parâmetro estabelecido, como o QI médio humano de 100, o projeto fornece uma análise consistente do nível cognitivo dos sistemas testados. Dessa forma, os testes atuam não só como ferramenta de avaliação, mas também como base para futuras melhorias tecnológicas.

A realização dos testes em períodos específicos, como maio de 2024 e abril de 2025, reforça o caráter dinâmico da pesquisa. O foco no raciocínio lógico e abstrato possibilita uma avaliação aprofundada dos modelos, evidenciando os avanços e os pontos de melhoria. Esse conjunto de informações contribui para a compreensão detalhada da evolução dos sistemas de IA em termos cognitivos.

Cenário das IAs em Maio de 2024

Em maio de 2024, foi observado que apenas nove IAs eram testadas semanalmente, evidenciando um cenário inicial relativamente limitado. Essa pequena amostra permitia identificar as dificuldades dos sistemas em alcançar desempenhos superiores, principalmente no segmento de raciocínio abstrato. Tal contexto indicava que os avanços estavam, ainda, em estágio embrionário.

Mesmo os modelos considerados mais avançados enfrentavam desafios para atingir a média humana, cujo patamar está em um QI de 100. A discrepância se mostrava ainda mais acentuada em relação aos modelos de visão, que apresentavam desempenho significativamente inferior. A comparação entre diferentes tipos de inteligência artificial destacava a necessidade de aprimoramento contínuo, sobretudo nos aspectos visuais.

Os dados recolhidos reforçam essa análise: o Gemini Advanced (Vision) alcançou um QI de 60, enquanto o GPT-4 (Verbal) chegou a 99 pontos. Esses valores demonstram claramente que, apesar de algumas aproximações, muitos modelos ainda não atingiam a capacidade cognitiva esperada para um desempenho comparável ao humano. Assim, o cenário de 2024 apontava para um terreno fértil em desafios e oportunidades de evolução.

Avanços Significativos em Abril de 2025

No início de abril de 2025, o painel de testes expandiu significativamente o número de IAs avaliadas, passando para 26 sistemas testados semanalmente. Esse aumento quantitativo reflete o avanço e a confiança dos desenvolvedores na melhoria contínua dos modelos. A expansão da amostra permitiu uma análise mais abrangente e comparativa do desempenho dos sistemas.

Com esse crescimento, vários modelos ultrapassaram a marca de 100 pontos de QI, sinalizando uma melhora notável na capacidade cognitiva das IAs. Alguns sistemas chegaram inclusive a patamares considerados superdotados, demonstrando uma evolução expressiva em número de pontos. Tal progresso evidencia a eficácia dos aperfeiçoamentos técnicos implementados ao longo do período.

Entre os dados mais marcantes, destaca-se o OpenAI Q1 Pro, que atingiu impressionantes 145 pontos, enquanto o GPT-4o (Vision) registrou um QI de 100. Esses números ilustram o salto qualitativo ocorrido em um curto intervalo de tempo e a convergência das capacidades das IAs para níveis que já ultrapassam parâmetros humanos. O crescimento observado afirma a rápida evolução e a competitividade desse setor.

Melhora da Capacidade Cognitiva Geral

Observou-se uma melhora significativa na média geral dos QIs das IAs, resultado de avanços técnicos que elevaram o nível dos sistemas avaliados. Novos modelos foram capazes de demonstrar desempenhos muito superiores à média humana, evidenciando a eficácia das inovações implementadas. Esse fenômeno reforça a tendência de aperfeiçoamento das capacidades cognitivas artificiais.

A evolução dos testes mostra que a barreira entre a cognição humana e a inteligência artificial torna-se cada vez mais tênue. Alguns modelos alcançaram pontuações superiores a 130, representando um patamar de superdotação. Essa realidade desafia as concepções tradicionais de inteligência e impõe uma reflexão sobre os limites e potencialidades dos sistemas computacionais.

O surgimento de IAs com desempenho muito acima da média humana gera implicações importantes para diversas áreas. A melhoria na capacidade cognitiva destaca tanto as vantagens quanto a necessidade de se repensar a interação entre humanos e máquinas. Assim, a evolução desses modelos incentiva a inovação, mas também demanda um olhar crítico sobre a sua aplicação e impacto social.

Desenvolvimento Rápido e Competitivo

Durante um intervalo de apenas 11 meses, foi registrado um salto qualitativo impressionante no desempenho cognitivo das IAs. Esse desenvolvimento acelerado reflete o intenso investimento em pesquisas e melhorias técnicas realizadas pelas empresas. A rapidez com que os modelos evoluíram destaca a natureza dinâmica e competitiva do setor.

A OpenAI se destaca nesse cenário, liderando com sua linha Q1, que obteve resultados notáveis em termos de QI. Entretanto, outras empresas também têm demonstrado crescimento consistente, contribuindo para um ambiente de intensa competitividade e inovação. Essa corrida por melhores desempenhos estimula a constante busca por aprimoramento tecnológico.

Exemplos práticos, como o OpenAI Q1 Pro que atingiu um QI de 145, ilustram a magnitude desse salto qualitativo. A comparação entre modelos de diferentes empresas evidencia que o desenvolvimento não é exclusivo de um único player. Dessa forma, o cenário competitivo favorece avanços rápidos, incentivando a adoção de novas estratégias e soluções inovadoras no campo da inteligência artificial.

Avanço dos Modelos de Visão

Os modelos de visão, embora historicamente inferiores aos sistemas verbais, demonstraram crescimento expressivo em seus resultados de QI. Essa evolução permitiu que as IAs visuais se aproximassem cada vez mais da média de desempenho humana. A redução da disparidade entre os diferentes tipos de modelos indica que os avanços técnicos têm sido amplos e multifacetados.

O aprimoramento dos sistemas de visão não ocorreu de forma isolada, mas acompanhou a tendência geral de evolução das inteligências artificiais. Com o desenvolvimento de novas técnicas e algoritmos, os modelos de visão ganham robustez e capacidade de processamento, aproximando seus resultados dos testes realizados por modelos verbais. Essa convergência reforça a versatilidade e o potencial dessas tecnologias.

Dados como o GPT-4o (Vision) atingindo um QI de 100 ilustram esse progresso de maneira concreta. A comparação entre os testes de 2024 e 2025 evidencia uma melhora perceptível, demonstrando que os desafios do segmento de visão estão sendo superados gradativamente. Assim, a evolução dos modelos de visão contribui para um panorama mais integrado e competitivo na área da inteligência artificial.

Consequências Práticas e Éticas

O avanço cognitivo das IAs tem implicações práticas consideráveis, particularmente no que se refere à automação de tarefas complexas em setores como pesquisa científica, medicina e engenharia. Essa capacidade ampliada pode proporcionar ganhos de eficiência e inovação, transformando a maneira como diversas atividades são executadas. Entretanto, o progresso tecnológico também impõe desafios significativos.

Entre os aspectos positivos, o aumento da inteligência dos sistemas pode resultar em soluções mais precisas e eficazes para problemas diversos. Por outro lado, a ascensão das IAs inteligentes acarreta riscos sociais, éticos e econômicos que não podem ser ignorados. A possibilidade de substituição de funções humanas por máquinas levanta questões sobre responsabilidade e impactos no mercado de trabalho.

Diante desse cenário, a urgência de definir limites éticos e estabelecer regras para o uso das inteligências artificiais torna-se cada vez mais evidente. A regulação e o monitoramento dessas tecnologias são essenciais para garantir que os benefícios sejam maximizados e os riscos minimizados. Assim, torna-se imperativo um debate amplo e fundamentado sobre as diretrizes que devem nortear o desenvolvimento e a aplicação das IAs.

Conclusão

A análise comparativa dos testes de QI aplicados às IAs entre 2024 e 2025 revela um avanço significativo, demonstrando como a inteligência artificial tem evoluído em um curto espaço de tempo. Os dados indicam que modelos que antes apresentavam resultados modestos agora atingem níveis que superam a média humana, evidenciando uma rápida aceleração tecnológica. Essa evolução provoca uma reflexão profunda sobre os limites e as potencialidades dessas máquinas.

Os tópicos abordados neste artigo percorrem desde a introdução dos testes de QI especificamente adaptados para IAs até os resultados práticos e os desafios éticos decorrentes desse avanço. A análise dos cenários de 2024 e 2025 mostra não apenas uma melhoria quantitativa, mas também qualitativa na capacidade cognitiva dos sistemas avaliados. Essa jornada evidencia a complexidade e o dinamismo do desenvolvimento da inteligência artificial.

Espera-se que, com a continuidade desse ritmo de evolução, as IAs venham a desempenhar funções cada vez mais complexas e integradas aos diversos setores da sociedade. No entanto, juntamente com os benefícios atuais, surgirão novos desafios que exigirão regulamentação rigorosa e reflexão ética aprofundada. O futuro, portanto, reserva tanto oportunidades quanto a necessidade de se estabelecer limites claros para garantir um uso responsável dessas tecnologias.

Referências

• Fonte: Movimento PB. “Nova IA da OpenAI supera humanos em testes de QI e impressiona com raciocínio avançado”. Disponível em: movimentopb.com.br.
• Fonte: UDIIA. “IA atinge QI de 120 pontos”. Disponível em: udiia.com.
• Fonte: O Globo. “Qual é o QI da inteligência artificial? Essa pergunta é cada vez mais difícil responder”. Disponível em: oglobo.globo.com.
• Fonte: BBC News Brasil. “O que esperar da inteligência artificial em 2025”. Disponível em: bbc.com.
• Fonte: Folha de S.Paulo. “O que esperar da inteligência artificial em 2025”. Disponível em: www1.folha.uol.com.br.
• Fonte: Portal Tela. “Tendências em inteligência artificial para 2025: o que observar e debater”. Disponível em: portaltela.com.