A Inteligência Artificial vai superar os humanos? E as crianças? Um novo estudo traz uma perspectiva importante sobre o assunto!
O AI Puzzlers é um jogo online criado pela Universidade de Washington (UW) para mostrar que a inteligência artificial ainda tropeça em tarefas de raciocínio visual que as crianças pequenas dominam! O mote do projeto é simples: combater a confiança cega que muitos de nós, adultos inclusive, desenvolvemos quando vemos respostas longas, bem formatadas e cheias de convicção saindo de um modelo de IA Generativa.
Ao enfrentar a inteligência artificial em enigmas visuais e depois ler explicações claramente equivocadas, o jogador percebe, na prática, a diferença entre eloquência e compreensão real.
O quebra-cabeça certo para desafiar a IA
Os desafios do jogo vêm do Abstraction and Reasoning Corpus (ARC), uma coleção com 400 quebra-cabeças visuais lançada em 2019 para testar até onde a inteligência artificial consegue ir quando precisa realmente raciocinar. Cada puzzle apresenta algumas grades coloridas que seguem um padrão visual, como espelhar formas, girar blocos ou preencher espaços, e a tarefa é descobrir a lógica por trás dessas transformações e aplicá-la a uma nova grade.
Para humanos, até mesmo crianças que ainda não sabem ler, isso costuma ser relativamente fácil. Já para as IAs mais avançadas do mundo, continua sendo um enorme desafio. Isso porque o ARC exige algo que máquinas ainda não fazem bem: observar poucos exemplos, extrair uma regra abstrata e aplicá-la a um caso novo.
Como o jogo funciona na prática
Na versão atual do AI Puzzlers, as crianças resolvem manualmente 12 quebra-cabeças ARC. Em cada um, elas analisam exemplos, deduzem o padrão visual, como simetria, preenchimento ou substituição de blocos, e tentam aplicar a mesma lógica a uma nova grade.
Depois disso, podem escolher um modelo de IA no menu do jogo e desafiar o sistema a resolver o mesmo problema. Um botão chamado “Ask AI to Answer” exibe a resposta do modelo. Outro botão, “Ask AI to Explain”, traz a explicação do que supostamente levou àquela resposta.
É justamente nesse momento que o jogo revela sua proposta mais interessante: Mesmo quando o modelo acerta o quebra-cabeça, suas explicações quase sempre falham. Um exemplo recorrente: a IA diz ter seguido “um padrão diagonal”, quando não há qualquer padrão diagonal na imagem.
Para os pesquisadores, essa dissonância entre uma resposta correta e um raciocínio equivocado é uma forma eficaz (e prática!) de mostrar que eloquência não é sinônimo de compreensão.
Testes com crianças: laboratório de pensamento crítico
Para entender como o jogo impacta o pensamento das crianças, a equipe da Universidade de Washington conduziu dois estudos de campo com públicos diferentes:
Um deles chamado Discovery Days 2024, um evento anual da Faculdade de Engenharia da UW, que reuniu mais de 120 estudantes, do 3º ao 8º ano, que jogaram AI Puzzlers em sessões presenciais supervisionadas.
Em paralelo, o grupo também trabalhou com o KidsTeam UW, um projeto colaborativo de design com crianças, coordenado pelo professor Jason Yip, da Information School da UW. Em duas sessões com 21 crianças de 6 a 11 anos, os pesquisadores não apenas testaram o jogo, como também incorporaram sugestões diretas vindas dos próprios participantes.
Esse segundo grupo foi especialmente importante para o refinamento da experiência do jogo. Foi com eles, por exemplo, que surgiu a ideia do Assist Mode: um modo que permite ao jogador fornecer instruções adicionais à inteligência artificial entre tentativas. As crianças queriam explicar “o que estava errado” com a resposta do sistema e testaram, na prática, como dar dicas mais eficazes.
Assist Mode: ensinar a inteligência artificial, um passo de cada vez
No começo, as instruções que as crianças davam para a IA eram vagas ou metafóricas, como “parece uma rosquinha”. O modelo, claro, não entendia. Mas à medida que recebiam feedback e viam os resultados, reformulavam: “um espaço branco no centro cercado por quadrados azuis”.
Esse modo de interação levou as crianças a exercitar, sem perceber, habilidades que hoje são cada vez mais valorizadas: clareza de comunicação com máquinas, precisão descritiva e lógica iterativa. Em outras palavras, elas estavam, na prática, aprendendo prompt engineering, que é a capacidade de fazer melhores solicitações aos sistemas de IA…. É a arte de orientar sistemas generativos com instruções precisas!
O que as crianças aprenderam
A equipe de pesquisadores observou ganhos claros de aprendizado e pensamento crítico. Entre os destaques:
- Capacidade de detectar erros visuais e textuais: Mesmo sem vocabulário técnico, as crianças reconheciam quando a resposta da inteligência artificial não fazia sentido.
- Ceticismo saudável diante da autoridade digital: Ao ver que um sistema tido como “inteligente” falhava em desafios simples, as crianças passaram a confiar mais em seu próprio raciocínio. Uma delas resumiu bem: “Esse é o cérebro da internet tentando adivinhar. O cérebro humano é criativo.”
- Refinamento na formulação de instruções: No Assist Mode, aprenderam a testar hipóteses e ajustar comandos até conseguir que a IA produzisse um resultado coerente.
Aprendizado para adultos
Se crianças conseguem identificar inconsistências em explicações geradas por IA, por que tantos adultos ainda se deixam levar? A resposta está na confiança excessiva que temos em respostas com aparência de autoridade.
O AI Puzzlers mostra, de forma clara e visual, a diferença entre uma resposta certa e um raciocínio certo. E isso é particularmente relevante no mundo adulto, onde decisões em áreas como direito, saúde ou finanças já são, em muitos casos, baseadas em pareceres automatizados, com inteligência artificial.
Ao colocar o processo em primeiro plano, e não apenas o resultado, o jogo ensina algo essencial: não basta confiar no que a inteligência artificial diz, é preciso entender como ela chegou àquilo.
O futuro…
A pesquisa contou com financiamento de agências comprometidas com a alfabetização digital: a National Science Foundation (NSF), o Institute of Education Sciences, e a Jacobs Foundation, por meio da rede CERES.
Essas instituições vêm defendendo a inclusão de competências críticas sobre inteligência artificial no currículo escolar, e o AI Puzzlers já se posiciona como um recurso pronto para esse propósito. A proposta vai além do entretenimento, se colocando como uma ferramenta de formação, com potencial de ser adaptada para diferentes contextos educativos, da infância à formação profissional.
Inteligência Artificial: parceira de raciocínio, não substituta da lógica
Ao inverter os papéis tradicionais, colocando a criança como analista e a inteligência artificial como aprendiz, o AI Puzzlers revela uma mensagem poderosa: a inteligência artificial ainda depende da humana.
Por mais sofisticada que seja a tecnologia, esse jogo deixa claro que ela não substitui o pensamento crítico que pode, e deve, ser cultivado desde cedo. Se uma criança de seis anos consegue identificar falhas em raciocínios automáticos, também podemos e devemos nos cobrar para fazer isso, treinando nossas capacidades intelectuais a operarem em parceria com a inteligência artificial, sem depender dela.
Não se trata de competir com a IA, mas de aprender a guiar, questionar e colaborar com ela, atualizando o lugar da nossa inteligência, que continuará sendo o que dá sentido à artificial.
Quem está por trás do estudo
O projeto foi desenvolvido por um time interdisciplinar da Universidade de Washington, com base no Departamento de Human Centered Design & Engineering (HCDE) e na Information School.
A liderança ficou a cargo de Aayushi Dangol, doutoranda em design centrado no humano, autora principal do estudo. Ela foi orientada por Julie Kientz, professora e diretora do HCDE, especialista em tecnologias voltadas ao aprendizado e à cognição.
O professor Jason Yip, da Information School, coordenou a participação do KidsTeam UW e foi um dos responsáveis por transformar a colaboração com as crianças em insights aplicáveis ao design do jogo.
O grupo também incluiu os doutorandos Runhua Zhao e Robert Wolfe, e a mestranda Trushaa Ramanan, todos com foco em design de interação e cognição computacional.
Os resultados completos do estudo foram apresentados no dia 25 de junho de 2025, durante a conferência Interaction Design and Children (IDC), em Reykjavík, na Islândia.
