Para iniciar essa postagem, foi questionado ao ChatGPT, DeepSeek e Gemini a seguinte pergunta: "você existiria sem matemática?". A seguir estão suas respostas.
ChatGPT: A resposta curta é: não — eu (ou qualquer inteligência artificial) não existiria sem matemática.
DeepSeek: A resposta curta é: não, eu não existiria sem a matemática.
Gemini: Não. Minha existência é fundamentalmente matemática. Eu sou um modelo de linguagem grande (IA), e tudo o que eu faço é baseado em conceitos matemáticos.
Certo, as respostas foram unânimes, é impossível existir IA sem se basear na matemática, mas então, quais são as áreas da matemática utilizadas em sua estrutura?
Podemos trazer três pilares fundamentais: "álgebra linear", "cálculo diferencial e integral" e "probabilidade e estatística".
Vamos entender de maneira simples como que cada área da matemática fundamenta a inteligência artificial.
Álgebra Linear: em resumo a álgebra linear é a linguagem da IA. Através dela é possível representar e manipular enormes quantidades de dados e informações.
Cálculo Diferencial e Integral: podemos dizer que é através do cálculo diferencial e integral que a IA aprende com os erros, pois ele permite ajustar os parâmetros dos modelos utilizados pela ferramenta e assim minimizando os erros.
Probabilidade e Estatística: já a probabilidade e estatística é responsável por trazer informações mais certeiras nos resultados, podemos dizer que é através dessa área matemática que a IA tira suas conclusões.
Para concluir trago uma pequena reflexão. Quando você se perguntar para que se ensina tanto matemática nas escolas, veja que aqui está um exemplo do seu uso, sem ela uma ferramenta tão importante como a IA não existiria.
Fato ainda, que este post traz só a ponta do iceberg, podemos mergulhar no mundo da IA e ver o quão importante a matemática se faz para a sua existência.
Declaração de IA e tecnologias assistidas por IA no processo da escrita: durante a preparação deste trabalho, o autor utilizou ferramentas de IAG (Chat GPT, DeepSeek e Gemini) no processo de planejamento, para aperfeiçoamento do texto e melhoria da legibilidade. Após o uso destas ferramentas, os textos foram revisados, editados e o conteúdo está em conformidade com o método científico. O autor assume total responsabilidade pelo conteúdo da publicação.
Referências:
LANDIM, Claudio. A Matemática da Inteligência Artificial. 2019. Disponível em: https://blogs.oglobo.globo.com/ciencia-matematica/post/matematica-da-inteligencia-artificial.html. Acesso em: 11 nov. 2025.
SIQUEIRA-BATISTA, Rodrigo; SILVA, Eugênio da. NOTAS SOBRE OS FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL. Revista de Ciência, Tecnologia e Inovação, Teresópolis, v. 6, n. 4, p. 44-54, 29 maio 2020. Disponível em: https://revista.unifeso.edu.br/index.php/revistacienciatecnologiainovacao/article/view/1536. Acesso em: 11 nov. 2025.
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