O que é uma inteligência artificial generativa?

Imagem: Rawpixel.com

Você já ouviu falar em inteligência artificial generativa? A nova tendência é um subcampo da IA para a criação de novos dados ou conteúdos, sendo composta por várias técnicas, como redes neurais e algoritmos evolutivos. 

Ou seja, o que antes era visto como uma tarefa para somente humanos — como escrever uma sinfonia ou pintar um quadro — agora pode ser feito por IA.

Desse modo, a IA generativa tem o potencial de revolucionar muitos setores, do design de moda à descoberta de medicamentos. Leia o artigo e saiba mais.

Como a inteligência artificial surgiu?

O campo da inteligência artificial (IA) foi fundado em 1956 em uma conferência do Dartmouth College. Os sete pesquisadores que organizaram a reunião esperavam chegar a um acordo sobre uma definição de IA e lançar uma nova disciplina científica. Contudo, eles tiveram alguns problemas.

Em primeiro lugar, ninguém conseguia chegar a um consenso sobre o que a IA realmente é. Ciência da computação? Matemática? Filosofia? Ou todas as opções?

O segundo problema era que, mesmo com uma definição concreta sobre a IA, não estava claro como ela seria estudada cientificamente. Você poderia fabricar equipamentos para pensar como humanos?

Ou os princípios subjacentes ao pensamento humano seriam entendidos para, em seguida, construir máquinas que funcionam de forma diferente, mas são igualmente inteligentes?

No final, os fundadores da IA decidiram se concentrar na segunda abordagem: entender o comportamento humano e produzir uma inteligência de máquina para funcionar de uma maneira única. Desde então, esse foco define o campo da IA.

Porém, o que é exatamente “inteligência”? E como podemos medir isso em máquinas? De fato, essas questões ainda estão abertas, mas houve bastante progresso no decorrer dos anos.

O que é uma IA generativa?

A IA generativa é um campo de pesquisa que trabalha com a elaboração de novas informações ou artefatos usando técnicas de inteligência artificial. Por exemplo, a criação de imagens, textos ou modelos 3D. Isto é, qualquer coisa elaborada digitalmente consegue ser feita pela IA generativa.

Existem diferentes tipos de IA generativa, os mais comuns são:

• Redes neurais: são inspiradas no cérebro e podem aprender a realizar tarefas sozinhas.

• Algoritmos evolutivos: imitam o processo natural da evolução para encontrar novas soluções para os problemas.

• Métodos probabilísticos: usam a teoria da probabilidade para gerar novas informações.

Como funciona a IA generativa?

Os sistemas de IA generativa são baseados em aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais (CNNs) ou neurais recorrentes (RNNs).

Sendo assim, essas redes são adequadas para tarefas generativas, pois aprendem a identificar as referências nos dados e, em seguida, gerar novas informações conforme esses modelos.

Alguns sistemas generativos de IA conseguem criar imagens ou textos super realistas. Já outros não são tão reais, mas trazem resultados úteis.

Por exemplo, um sistema pode gerar todas as combinações possíveis de objetos em um ambiente, sendo útil para fins de design ou planejamento.

Enfim, a IA generativa ainda está em seus estágios iniciais, mas é uma área muito promissora.

Hoje, a tecnologia digital é cada dia mais comum, então, haverá a necessidade de produzir novos conteúdos constantemente. Dessa forma, a IA generativa ajudaria a atender a essa demanda criando materiais realistas e originais em alta velocidade.

Existem prós e contras no uso da IA generativa?

Sem dúvidas, há prós e contras no uso da IA generativa. Do lado positivo, ela seria útil para elaborar conteúdos realistas e diversificados. Certamente, é viável em áreas como marketing e publicidade.

Além disso, tem o potencial de automatizar tarefas realizadas por trabalhadores humanos, como entrada de informações. Por fim, auxiliaria na compressão de dados, ocupando menos espaço de armazenamento.

Porém, existem desvantagens da IA, como a utilização para fins maliciosos. Por exemplo, noticiar informações ou espalhar propaganda enganosa.

Aliás, também corre o risco de gerar avaliações falsas de produtos ou serviços a fim de manipular a opinião pública.

Portanto, como acontece com qualquer tecnologia, é importante considerar os riscos potenciais antes de implementá-la em grande escala.

Quais são as aplicações da IA generativa?

Imagem: Rawpixel.com

• Criar imagens com base em um conjunto de dados de treinamento;

• Gerar descrições de fotos em linguagem natural;

• Elaborar modelos 3D realistas a partir de esboços 2D;

• Automatizar relatórios médicos a partir de dados do paciente;

• Geração de planos de tratamento de radioterapia;

• Design de microchips;

• Sistemas de recomendação para sugerir novos produtos ou serviços aos usuários;

• Sistemas de previsão de eventos, tendências e comportamentos futuros;

• Sistemas de classificação que agrupam automaticamente os dados em categorias;

• Sistemas de detecção para identificar objetos ou pessoas em imagens ou vídeos digitais.

Um exemplo conhecido de IA generativa é o DeepMind, do Google, que usou inteligência artificial para gerar imagens 3D realistas de rostos humanos. A ideia por trás disso era uma maneira mais eficiente de gerar dados sintéticos para treinar modelos de aprendizado de máquina.

No entanto, a DeepMind não é a única empresa que usa IA generativa. Outros exemplos notáveis incluem a NVIDIA (já gerou imagens realistas de pessoas) e a IBM (usou a solução Watson para criar obras de arte originais).

Este artigo foi escrito por Adriana Wiechorek e publicado originalmente em Prensa.li.