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Inteligência artificial (frequentemente abreviada por IA ou AI, do inglês Artificial Intelligence) é, de forma genérica, a capacidade de máquinas demonstrarem inteligência, raciocínio e aprendizado de forma semelhante ao pensamento humano. O campo busca desenvolver máquinas autónomas ou sistemas especialistas capazes de simular o comportamento humano e realizar tarefas complexas de forma independente. Trata-se de um sistema que permite aos computadores executar funções avançadas, como a análise de dados em grande escala e a formulação de previsões ou recomendações. Como campo de pesquisa na ciência da computação, dedica-se ao estudo e desenvolvimento de métodos e softwares que capacitam as máquinas a perceberem o seu ambiente e a utilizarem o aprendizado para tomar ações que maximizem as hipóteses de atingir objetivos definidos.

A história da IA remonta à década de 1950, fundamentada em conceitos que remontam ao filósofo grego Aristóteles. Em 1950, o matemático inglês Alan Turing teorizou sobre a possibilidade de uma máquina pensar e imitar o comportamento humano inteligente, esboçando uma proposta de pesquisa pioneira para tornar este objetivo viável, uma visão partilhada por pesquisadores contemporâneos como Herbert Simon. Fundada oficialmente como disciplina académica em 1956, a inteligência artificial passou por múltiplos ciclos de otimismo ao longo de sua história, intercalados por períodos de estagnação e perda de financiamento ("invernos da IA"). O interesse e os recursos aumentaram substancialmente a partir de 2012, quando a aprendizagem profunda superou os modelos tecnológicos anteriores. Este crescimento acelerou após 2017 e, no início da década de 2020, o setor recebeu investimentos de milhares de milhões de dólares, consolidando um rápido progresso conhecido como o boom da IA. Contudo, o surgimento da IA generativa avançada trouxe consigo debates sobre consequências não intencionais no presente e preocupações quanto aos riscos da IA no futuro, impulsionando discussões globais acerca de políticas regulatórias voltadas para a segurança e os benefícios da tecnologia.

As aplicações de IA modernas incluem mecanismos avançados de busca na web (como o Google Search); sistemas de recomendação (utilizados por plataformas como YouTube, Amazon e Netflix); assistentes virtuais (como Google Assistant, Siri e Alexa); veículos autónomos (como os da Waymo); ferramentas generativas e criativas (como ChatGPT, DeepSeek e AI art); além de análises e desempenhos sobre-humanos em jogos de estratégia como xadrez e Go. No entanto, muitas destas tecnologias deixam de ser percebidas como IA à medida que se tornam comuns no quotidiano. Exemplos disto incluem o reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para extração de texto em imagens, a transformação de conteúdos não estruturados em dados legíveis e os sistemas automáticos de tradução de texto e de voz.

Por ser uma área multidisciplinar, a IA abrange campos como a ciência da computação, estatística, engenharia de hardware e de software, linguística, neurociência e filosofia. Os seus subcampos focam-se em objetivos e ferramentas específicas. As metas tradicionais da investigação em IA englobam o raciocínio, a representação de conhecimento, o planeamento, a aprendizagem, o processamento de linguagem natural, a perceção e o suporte à robótica. A longo prazo, destaca-se o desenvolvimento da inteligência geral — a capacidade de uma máquina realizar qualquer tarefa humana com um nível de eficiência pelo menos equivalente. Para alcançar tais propósitos, os investigadores integram técnicas de otimização matemática, lógica formal, redes neurais artificiais e métodos baseados em estatística, pesquisa operacional, economia e psicologia.