Se a IA "conversar" consigo mesma aprende mais rápido e gasta menos dados — estudo descobre como torná-la ainda mais inteligente e potente

Falar sozinho pode parecer um hábito estranho para os humanos, mas, para a inteligência artificial, essa pode ser a chave para uma evolução sem precedentes. Um estudo publicado em 28 de janeiro de 2026, por pesquisadores do Instituto de Ciência e Tecnologia de Okinawa (OIST), no Japão, demonstrou que sistemas de IA aprendem de forma muito mais inteligente e adaptável quando utilizam o diálogo interno.

A pesquisa, publicada na revista Neural Computation (link no primeiro parágrafo), revela que essa "comunicação interna", quando combinada com uma memória de curto prazo (memória de trabalho), permite que as máquinas resolvam problemas complexos e alternem entre tarefas com uma facilidade surpreendente.

O segredo da "voz interna" digital

O estudo destaca que a aprendizagem não depende apenas da estrutura física do sistema, mas de como ele interage consigo mesmo. Ao ensinar a IA a "murmurar" internamente para organizar pensamentos, os pesquisadores alcançaram resultados superiores aos modelos tradicionais:

• Eficiência com dados escassos: o sistema consegue aprender regras gerais em vez de apenas decorar exemplos, o que permite um treinamento eficaz usando muito menos dados do que os modelos gigantes atuais.
• Memória de trabalho aprimorada: o uso de múltiplos "recipientes" temporários de informação permite que a máquina manipule várias peças de dados ao mesmo tempo, facilitando tarefas como inverter sequências ou recriar padrões.
• Flexibilidade multitarefa: a IA demonstrou uma capacidade muito maior de alternar entre diferentes objetivos rapidamente, aproximando-se da agilidade cognitiva humana.

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Aplicando a psicologia à robótica

O Dr. Jeffrey Queißer, um dos líderes da pesquisa, explica que a equipe utilizou uma abordagem interdisciplinar, misturando neurociência do desenvolvimento e psicologia com aprendizado de máquina. 

O objetivo é criar sistemas que não fiquem presos a situações específicas encontradas no treinamento, mas que saibam aplicar regras gerais em problemas inéditos.

Essa "fala interna" abre portas para o desenvolvimento de robôs domésticos ou agrícolas muito mais sofisticados, capazes de operar em ambientes barulhentos, dinâmicos e imprevisíveis. Além de melhorar a tecnologia, o estudo oferece novos insights sobre como o próprio cérebro humano organiza ideias e resolve problemas no dia a dia.