Máquinas Reativas: Casos de Uso e Limitações em 2025 🤖

As máquinas reativas são a forma mais básica de Inteligência Artificial. Respondem a estímulos específicos. Não têm memória. Não aprendem. E mesmo assim, continuam a ser chave em muitos setores industriais este ano. 🔧

O que são as Máquinas Reativas?

Funcionam apenas com regras predefinidas. Analisam o agora. Nada mais.

Deep Blue da IBM continua a ser o exemplo icónico. Venceu Kasparov em 1997. Avaliava milhões de movimentos instantaneamente, mas nunca lembrava partidas anteriores. Como se cada jogo fosse o primeiro. 🧠

Aplicações Atuais em 2025 🚀

Apesar de serem tão simples, estas máquinas têm o seu lugar. Brilham onde precisas de fiabilidade e rapidez:

1. Jogos e Estratégia 🎮

• Motores de Xadrez: Calculam jogadas sem memória histórica
• NPCs: Reagem mas não aprendem. São como atores seguindo um guião.

2. Fabricação Automatizada 🏭

• Robôs de Linha: Parece que dominam quase 65% das operações repetitivas em fábricas modernas, de acordo com dados da McKinsey
• Controle de Qualidade: Sistemas que detectam defeitos. Precisão impressionante, quase perfeita.

3. Sistemas de Automonitorização 📊

• Reguladores de Temperatura: Termostatos. Simples. Eficazes.
• Controladores de Tráfego: Ainda há semáforos básicos por aí. Nem todos são inteligentes.

4. Chatbots Simples 💬

• Reconhecem palavras-chave. Respondem ao que foi programado. Nada mais.

Limitações no Ambiente Web3 🌐

No mundo Web3 atual, essas máquinas ficam aquém. Bastante.

1. Não Aprendem 📉

   • O mercado muda. Elas não.

2. Sem Memória 🧩

   • Cada interação é como da primeira vez. Algo frustrante.

3. Decisões Limitadas 🔒

   • Eles só fazem o que foram programados. E o cripto é imprevisível.

4. Perdas em Ambientes Dinâmicos 🌪️

   • O ecossistema crypto supera-os. Não conseguem acompanhar o ritmo.

Tendências 2025 🔥

Parece que as máquinas reativas continuam a ter o seu nicho. O relatório "AI em 2025" confirma-o. É um pouco surpreendente, a verdade.

A escolha não é tão complicada. Máquinas reativas para o previsível. Sistemas de aprendizagem para tudo o resto. Simples.

As máquinas reativas são como aquelas ferramentas básicas que você nunca joga fora. Não são glamourosas. Não são inovadoras. Mas funcionam. E às vezes, isso é suficiente. Em alguns contextos, a previsibilidade vale mais do que a sofisticação. 🌕