A IA generativa é um tipo de tecnologia de inteligência artificial que pode produzir vários tipos de conteúdo, incluindo texto, imagens, áudio e dados sintéticos. A IA generativa tem sido amplamente impulsionada pela simplicidade das interfaces que utiliza para criar texto, gráficos e vídeos de alta qualidade numa questão de segundos.
Essa tecnologia, porém, não é nova. A IA generativa foi introduzida na década de 1960 a partir dos chatbots. Mas foi só em 2014, com a introdução das redes adversárias generativas, ou GAN, um tipo de algoritmo de aprendizagem automática, que a IA generativa conseguiu criar imagens, vídeos e áudio de pessoas reais de forma convincente e autêntica.
Por um lado, esta nova capacidade abriu oportunidades que incluem um melhor alcance de filmes e conteúdos educativos ricos. Por outro lado, também suscitou preocupações sobre deepfakes - imagens ou vídeos forjados digitalmente - e ataques prejudiciais à cibersegurança nas empresas, incluindo pedidos nefastos que imitam realisticamente o chefe de um funcionário, por exemplo.
Dois avanços recentes, que serão discutidos mais a fundo ao longo desse post, desempenharam um papel fundamental no desenvolvimento da IA generativa: os transformadores e os modelos de linguagem.
Os transformadores são um tipo de aprendizagem automática que permitiu aos investigadores treinar modelos cada vez maiores sem terem de rotular previamente todos os dados. Assim, foi possível treinar novos modelos em milhares de milhões de páginas de texto, o que resultou em respostas com maior profundidade.
Além disso, os transformadores desbloquearam uma nova noção chamada 'atenção', que permitiu aos modelos seguir as ligações entre palavras em páginas, capítulos e livros, em vez de apenas em frases individuais. E não apenas palavras: Os transformadores também podem utilizar a sua capacidade de seguir ligações para analisar códigos, proteínas, químicos e DNA.
Os rápidos avanços nos chamados modelos de linguagem de grande dimensão (LLMs) - ou seja, modelos com milhares ou mesmo milhares de milhões de parâmetros - abriram uma nova era em que os modelos de IA generativa podem escrever textos cativantes, pintar imagens fotorrealistas e até criar séries de televisão em tempo real.
Além disso, as inovações na IA multimodal permitem às equipes gerar conteúdos em vários tipos de meios, incluindo texto, gráficos e vídeo. A base de ferramentas Dall-E, por exemplo, cria automaticamente imagens a partir de uma descrição de texto ou gera legendas de texto a partir de imagens.
Apesar destas descobertas, ainda estamos dando os primeiros passos na utilização da IA generativa para criar texto legível e gráficos estilizados fotorrealistas. As primeiras implementações tiveram problemas de precisão e parcialidade, bem como tendência para formular respostas estranhas.
Ainda assim, o progresso realizado até então indica que as capacidades inerentes a este tipo de IA podem mudar fundamentalmente o mundo como o conhecemos. No futuro, esta tecnologia poderá ajudar a escrever código de computadores, conceber novos medicamentos, desenvolver produtos, redesenhar processos empresariais e transformar cadeias de abastecimento.
Mas como funciona a IA generativa?
A IA generativa começa com um 'pedido' que pode ter a forma de um texto, uma imagem, um vídeo, um desenho, notas musicais ou qualquer entrada que o sistema de IA possa processar. Vários algoritmos de IA devolvem então novos conteúdos em resposta ao pedido. O conteúdo pode incluir ensaios, soluções para problemas ou falsificações realistas criadas a partir de imagens ou áudio de uma pessoa.
As primeiras versões da IA generativa exigiam a apresentação de dados através de uma API ou de um processo complicado. Os programadores tinham de se familiarizar com ferramentas especiais e escrever aplicações utilizando linguagens como o Python.
Atualmente, os pioneiros da IA generativa estão desenvolvendo melhores experiências que permitem descrever um pedido em linguagem simples. Após uma resposta inicial, também pode-se personalizar os resultados com feedback sobre o estilo, o tom e outros elementos que pretende que o conteúdo gerado reflita.
Os Modelos de IA generativa
Os modelos de IA generativa combinam vários algoritmos de IA para representar e processar conteúdos. Por exemplo, para gerar texto, várias técnicas de processamento de linguagem natural transformam caracteres brutos (por exemplo, letras, pontuação e palavras) em frases, partes do discurso, entidades e ações, que são representadas como vetores utilizando várias técnicas de codificação. Do mesmo modo, as imagens são transformadas em vários elementos visuais, também expressos como vetores.
Quando os programadores chegam a um acordo sobre uma forma de representar o mundo, aplicam uma determinada rede neuronal para gerar novos conteúdos em resposta a uma consulta ou pedido. Técnicas como a GAN e os autoencoders variacionais (VAEs) - redes neuronais com um descodificador e um codificador - são adequadas para gerar rostos humanos realistas e dados sintéticos para treinamento de IA.
Quais são os benefícios da IA generativa?
A IA generativa pode ser aplicada extensivamente em muitas áreas da empresa. Pode facilitar a interpretação e a compreensão de conteúdos existentes e criar automaticamente novos conteúdos.
Alguns dos principais benefícios da implementação da IA generativa incluem:
Automatizar o processo manual de redação de conteúdos;
Reduzir o esforço de resposta a mensagens de email;
Melhorar a resposta a questões técnicas específicas;
Criar representações realistas de pessoas;
Resumir informações complexas numa narrativa coerente;
Simplificar o processo de criação de conteúdos num determinado estilo;
Dentre outros.
Aplicações da IA generativa
A IA generativa pode ser aplicada em vários casos, para gerar praticamente qualquer tipo de conteúdo. A tecnologia está se tornando mais acessível a usuários de todos os tipos graças a descobertas de ponta como o Chat GPT, por exemplo, que pode ser utilizado em uma série de aplicações diferentes.
Alguns dos casos de utilização da IA generativa são os seguintes:
Implementação de chatbots para atendimento ao cliente e suporte técnico;
Implementação de deepfakes para imitar pessoas ou mesmo indivíduos específicos;
Melhorar a qualidade de filmes e conteúdos educativos em diferentes línguas;
Escrever respostas de correio eletrônico, perfis de encontros, currículos e trabalhos finais;
Criar arte fotorrealista num determinado estilo;
Melhorar vídeos de demonstração de produtos;
Sugerir novos compostos de medicamentos para testar;
Projetar produtos e edifícios físicos;
Otimizar novos designs de chips;
Escrever música num estilo ou tom específico;
Dentre muitos outros!
Aplicações da IA generativa nas Indústrias
As novas tecnologias de IA generativa têm sido por vezes descritas como tecnologias de uso geral, semelhantes à energia a vapor, à eletricidade e à computação, porque podem transformar profundamente muitas indústrias. É essencial ter em conta que, tal como as anteriores tecnologias de uso geral, foram muitas vezes necessárias décadas para que as pessoas encontrassem a melhor forma de organizar os fluxos de trabalho para tirar melhor proveito da tecnologia.
Confira alguns exemplos de IA generativa em diferentes setores:
No setor financeiro, a IA pode analisar as transações financeiras de um indivíduo para criar melhores sistemas de deteção de fraudes;
As empresas jurídicas podem utilizar a IA generativa para conceber e interpretar contratos, analisar provas e sugerir argumentos;
Os fabricantes podem utilizar a IA generativa para combinar dados de câmaras, raios X e outras métricas para identificar peças defeituosas e as suas causas principais de forma mais precisa e econômica;
As empresas cinematográficas e de publicidade podem utilizar a IA generativa para produzir conteúdos de forma mais econômica e traduzi-los para outras línguas;
A indústria médica pode utilizar a IA generativa para identificar candidatos a medicamentos promissores de forma mais eficiente;
As empresas de engenharia podem utilizar a IA generativa para conceber e adaptar protótipos mais rapidamente;
As empresas de jogos podem utilizar a IA generativa para conceber conteúdos e melhorar a experiência dos jogos.
Quer saber mais sobre Inovação e Tecnologia? Acesse já o nosso site!
Fonte: https://www.techtarget.com/