Aprendizado por reforço: a técnica por trás dos maiores saltos de qualidade da IA

Modelos de inteligência artificial costumavam ser treinados principalmente para reconhecer padrões e prever qual seria a próxima palavra em uma sequência. 

Esse processo continua sendo importante, mas uma técnica chamada aprendizado por reforço ganhou relevância para desenvolver sistemas capazes de lidar com problemas mais complexos.

A lógica pode ser entendida sem recorrer à matemática. Em vez de apenas mostrar ao sistema exemplos de respostas prontas, o treinamento cria situações em que o modelo pode tentar diferentes caminhos e receber uma espécie de recompensa quando chega a um resultado considerado adequado.

Esse mecanismo ajuda a treinar estratégias, e não apenas respostas.

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O que é aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço é uma técnica de inteligência artificial inspirada na ideia de aprender por tentativa e erro.

Imagine uma pessoa aprendendo a jogar xadrez. No início, ela pode fazer movimentos ruins. Depois de várias partidas, identifica quais decisões costumam levar à vitória e quais aumentam a chance de perder.

No treinamento de uma IA, o princípio é parecido. O sistema recebe uma tarefa, produz uma resposta e recebe uma avaliação. 

Quando uma estratégia funciona, ela ganha uma recompensa. Quando não funciona, o resultado serve como sinal para ajustar o comportamento.

O objetivo é fazer com que o modelo descubra quais caminhos tendem a produzir melhores resultados.

O que muda em relação ao treinamento tradicional

Em um treinamento supervisionado, por exemplo, o modelo recebe muitos exemplos com respostas consideradas corretas. É como entregar ao estudante uma grande quantidade de exercícios já corrigidos.

No aprendizado por reforço, o sistema pode ter mais espaço para explorar soluções diferentes. Ele não precisa necessariamente receber a resposta correta para cada tentativa.

Isso é particularmente útil em problemas nos quais existem vários caminhos possíveis para chegar ao resultado.

Por que isso é importante para a inteligência artificial

A técnica ganhou destaque com os chamados modelos de raciocínio, desenvolvidos para dedicar mais esforço computacional a determinados problemas antes de apresentar uma resposta.

Em setembro de 2024, a OpenAI apresentou o o1, modelo treinado com aprendizado por reforço para melhorar sua capacidade de resolver tarefas complexas. 

A empresa afirmou que o desempenho do sistema aumentava tanto com mais treinamento por reforço quanto com mais tempo de computação durante a resolução de problemas. 

A diferença aparece especialmente em tarefas como matemática, programação e problemas científicos. No teste AIME de 2024, por exemplo, a OpenAI registrou média de 74% de acertos para o o1, contra 12% para o GPT-4o em uma avaliação de resposta única. 

Isso não significa que o modelo passou a "pensar" como uma pessoa. O avanço está relacionado à capacidade de explorar e avaliar estratégias durante a geração da resposta.

DeepSeek-R1 mostrou outra forma de aplicar a técnica

O aprendizado por reforço também ganhou atenção com o DeepSeek-R1, apresentado pela empresa chinesa DeepSeek em janeiro de 2025.

No trabalho publicado pela equipe, o DeepSeek-R1-Zero foi treinado com aprendizado por reforço em larga escala sem uma etapa inicial de ajuste supervisionado. 

Segundo os pesquisadores, o processo fez surgir comportamentos de raciocínio, embora também tenham aparecido problemas como repetição e mistura de idiomas. 

A versão DeepSeek-R1 combinou diferentes etapas de treinamento antes e depois do reforço. O estudo relata desempenho comparável ao OpenAI o1-1217 em tarefas de raciocínio. 

O caso ajudou a mostrar que melhorar a inteligência de um modelo não depende apenas de aumentar a quantidade de dados utilizados no treinamento.

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Como funciona na prática

O processo pode ser simplificado em quatro etapas:

1. O modelo recebe um problema e tenta resolvê-lo.
2. Gera diferentes caminhos ou estratégias para chegar a uma resposta.
3. Recebe uma recompensa quando o resultado atende aos critérios definidos.
4. Ajusta seu comportamento para aumentar a probabilidade de repetir estratégias que funcionam.

Em matemática, por exemplo, o sistema pode testar uma sequência de operações, identificar que o resultado está errado e tentar outro caminho. Em programação, pode escrever um código, verificar se ele passa nos testes e corrigir o que falhou.

A recompensa não precisa vir de uma pessoa. Em tarefas que possuem critérios objetivos, ela pode ser calculada automaticamente. Isso permite realizar um volume muito maior de tentativas durante o treinamento.

O que isso muda para quem trabalha

Para profissionais, a principal consequência não é a necessidade de entender como implementar um algoritmo de aprendizado por reforço.

O ponto mais importante é compreender que os modelos estão sendo desenvolvidos para resolver problemas em várias etapas, e não apenas para gerar textos ou recuperar informações.

Isso ajuda a explicar por que ferramentas de IA podem ser cada vez mais usadas em atividades como:

• análise e revisão de código;
• resolução de problemas matemáticos;
• pesquisa e síntese de informações;
• planejamento de tarefas;
• análise de cenários;
• automação de processos com várias etapas.

Na prática, isso também muda a forma de avaliar uma ferramenta. Para uma tarefa simples, velocidade pode ser mais importante. Para um problema que exige planejamento, verificação e correção, um modelo capaz de dedicar mais computação ao raciocínio pode apresentar vantagens.

O método também tem limites

Aprendizado por reforço não elimina os problemas dos modelos de inteligência artificial.

Um sistema pode receber uma recompensa por seguir determinado critério e ainda produzir uma resposta inadequada em situações diferentes. Pesquisas sobre modelos de raciocínio também apontam que uma cadeia maior de raciocínio nem sempre significa uma resposta melhor. 

Existe ainda o risco de o modelo aprender a otimizar a recompensa, em vez de realmente cumprir o objetivo pretendido. Por isso, critérios de avaliação, qualidade dos dados e supervisão continuam importantes.

Como aplicar esse conhecimento no trabalho

Para quem usa IA profissionalmente, entender o aprendizado por reforço ajuda a identificar uma mudança importante: os modelos estão sendo treinados não apenas para saber mais, mas também para resolver melhor determinados tipos de problemas.

Uma forma prática de acompanhar essa evolução é observar três pontos ao testar uma ferramenta:

• Ela consegue dividir um problema complexo em etapas?
• Consegue identificar e corrigir erros?
• O desempenho melhora quando recebe mais tempo ou recursos para resolver a tarefa?

Essas perguntas ajudam a diferenciar uma ferramenta voltada principalmente à geração de conteúdo de outra desenvolvida para tarefas de raciocínio mais estruturadas.

O aprendizado por reforço é, portanto, uma das peças importantes por trás da evolução recente da inteligência artificial. Ele não substitui outras formas de treinamento, mas acrescenta uma capacidade relevante: permitir que modelos aprendam quais estratégias tendem a funcionar melhor diante de problemas difíceis.

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