Google Gemini: 7 coisas que você não sabia sobre a IA do Google

O primeiro nome do Gemini Google, a inteligência artificial do Google, era Bard. O modelo foi originalmente lançado com esse nome em 2023, mas, em fevereiro de 2024, o Google decidiu renomeá-lo para Gemini, alinhando-o ao nome de seus modelos avançados de IA e refletindo sua evolução como uma plataforma mais abrangente e multifuncional. A mudança também marcou a integração de recursos mais avançados, como suporte multimodal e uma capacidade maior de processamento de linguagem natural.

O Google Gemini foi desenvolvido pela Google DeepMind, a divisão de inteligência artificial avançada do Google, resultante da fusão entre a DeepMind (empresa adquirida pelo Google em 2014) e a Google Brain (equipe interna de IA do Google). A criação do Gemini Google representou um esforço conjunto para unificar e aprimorar os modelos de IA generativa da empresa, combinando tecnologias como o LaMDA (um ‘cérebro artificial’, usado originalmente no Bard) e os avanços em aprendizado multimodal.

O primeiro recurso de destaque do Gemini Google foi sua capacidade de processamento multimodal avançado, permitindo que o modelo entendesse e gerasse respostas combinando texto, imagens, áudio e vídeo em uma única interface. Diferente de modelos anteriores, como o Bard (baseado principalmente em texto), o Gemini foi projetado desde o início para ser nativamente multimodal, o que significa que a IA seria capaz de analisar documentos, interpretar gráficos, responder a perguntas sobre fotos e até descrever cenas em vídeos sem depender de sistemas separados. Essa abordagem integrada tornou-o mais eficiente e preciso em tarefas complexas, como resolver problemas matemáticos escritos à mão ou gerar legendas contextualizadas para imagens.

O Google desenvolveu diferentes versões do Gemini: Ultra, Pro, Flash e Nano. O Gemini Ultra é o mais avançado, projetado para tarefas complexas, como raciocínio aprofundado e pesquisa científica. Já o Gemini Pro é um modelo de entrada, usado no Gemini Advanced. Para usuários que exigem agilidade em suas buscas, o Gemini Flash é leve e rápido, ideal para chatbots e respostas instantâneas.

Por fim, o Gemini Nano é a versão compacta, capaz de rodar em dispositivos móveis (como os Google Pixel) mesmo offline, oferecendo funcionalidades locais como resumos de áudio e sugestões de respostas. Essa variedade permite que o software atenda desde aplicações do dia a dia até demandas profissionais.

O Gemini Google está integrado ao Android, substituindo gradualmente o Google Assistente como a IA padrão em dispositivos compatíveis. Essa integração permite que os usuários interajam com o Gemini por voz ou texto para realizar tarefas como enviar mensagens, definir lembretes, controlar dispositivos inteligentes e obter respostas mais inteligentes e contextualizadas.

A versão Gemini Nano, um modelo leve e otimizado, funciona diretamente em alguns dispositivos Android (como os Pixel 8 Pro), permitindo processamento offline em tarefas como resumir gravações ou gerar respostas rápidas sem depender da nuvem. A integração também inclui acesso ao Gemini no Gboard e em aplicativos como o Google Messages, ampliando sua utilidade no sistema.

A primeira inteligência artificial do Google foi lançada em 2016 com o Google Assistente, que marcou o início dos assistentes virtuais da empresa. O software permite que o usuário abra aplicativos com a voz, ative lembretes e alarmes, além de criar e adicionar itens em listas, por exemplo. Porém, ao considerar os modelos generativos de IA como o Gemini (sucessor do Bard), seu lançamento oficial ocorreu em dezembro de 2023 como uma evolução mais avançada, multimodal e integrada ao ecossistema Google. Vale lembrar que a empresa anunciou o fim do Google Assistente e a substituição pelo Gemini em março de 2025.

O Gemini tem políticas para minimizar alucinações de IA (respostas inventadas ou imprecisas), priorizando a precisão com fontes verificáveis, evitando especulações em temas sensíveis e implementando freios éticos para bloquear conteúdo enganoso. De acordo com suas políticas oficiais, o modelo é projetado para sinalizar incertezas, corrigir erros com feedback humano e limitar respostas sem base confiável, aprendendo com falhas anteriores de outras IAs. Apesar dos avanços, o Google reforça que a tecnologia continua em processo de evolução e requer supervisão em cenários críticos.

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