Decodificando a magia da IA ​​generativa e como ela funciona

Nos últimos meses, você pode ter visto pessoas em sua rede usando IA para produzir e compartilhar obras de arte originais. Você pode até ter observado selfies esteticamente alteradas que refletem o estilo de arte renascentista ou incorporam cenários surrealistas. Essa tecnologia que agora se tornou “viral” é chamada de inteligência artificial generativa.

Para o usuário final, a IA generativa parece ser quase mágica – é um milagre como um aplicativo da web pode fornecer respostas 100% originais para entradas humanas únicas, variando de uma série de palavras a serem visualizadas até a escrita de scripts! Esse tipo de “milagre de Natal” ocorre porque a tecnologia protege seu funcionamento interno (que depende de processamento de dados pesado e análises sofisticadas) e apresenta apenas os resultados finais.

Por ocasião desta temporada de festas, estamos revelando a inovação de IA que é regularmente manchete: IA generativa. O que alimenta a magia da IA ​​generativa? Vamos decodificar essa tecnologia fascinante.

O que é IA generativa? Definição e Significado

Generative AI (Gen-AI) é uma forma de IA que gera novos materiais, como literatura, gráficos e música. Esses sistemas são construídos em conjuntos de dados massivos e produzem material novo comparável aos exemplos de treinamento usando técnicas de aprendizado de máquina.

Geralmente se refere a métodos de aprendizado de máquina autônomos e semiassistidos que permitem que os computadores aproveitem os dados existentes, como palavras, vídeos e arquivos de áudio, imagens ou até mesmo códigos para gerar novos conteúdos. O objetivo é produzir artefatos totalmente únicos que pareçam autênticos.

De acordo com o Gartner, espera-se que a IA generativa mude, entre outras coisas, o desenvolvimento de produtos digitais. Ele aumentará a qualidade, o desempenho e a acessibilidade dos produtos digitais, ao mesmo tempo em que reduzirá seu tempo de lançamento no mercado. Este é um dos muitos benefícios comerciais da IA ​​generativa, além de sua pura qualidade mágica. A tecnologia é particularmente importante em campos criativos como marketing e design, incluindo disciplinas industriais como arquitetura.

Como funciona a IA generativa?

O termo IA generativa é usado para descrever qualquer forma de inteligência artificial que cria novas imagens digitais, vídeo, áudio, texto ou código utilizando métodos de aprendizado não supervisionados. Seu funcionamento interno pode variar de uma solução para outra. Dito isso, existem alguns fatos comuns sobre a magia do gen-AI, não importa como ele é empacotado.

Em primeiro lugar, difere da IA ​​discriminatória, que faz classificações entre insumos, que é o que se entende por “discriminatória” neste caso. O objetivo de um algoritmo de aprendizado discriminativo seria fazer um julgamento sobre as entradas recebidas com base no que foi aprendido durante o treinamento. Em contraste, o objetivo de um modelo de IA generativo é criar dados sintéticos.

Durante a fase de treinamento, um número restrito de parâmetros é fornecido a esses modelos de IA. Essencialmente, essa estratégia desafia o modelo a formular seus próprios julgamentos sobre as características mais significativas dos dados de treinamento.

A tecnologia de IA generativa pode ser de três tipos:

• Generative Adversarial Networks ou GANs : tecnologias capazes de gerar saídas visuais ou multimídia a partir de imagens e entradas de linguagem.
• Modelos baseados em transformadores : tecnologias como modelos de linguagem Generative Pre-Trained (GPT) podem aproveitar dados conduzidos pela Internet para gerar material textual, como artigos de sites, comunicados à imprensa e whitepapers.
• Codificadores automáticos variacionais : o codificador codifica as entradas como um código compactado, enquanto o decodificador descompacta esse código e reproduz a informação original.

A IA generativa (particularmente GANs) geralmente é semi-supervisionada por natureza. O aprendizado de IA semissupervisionado usa efetivamente exemplos de treinamento rotulados para aprendizado supervisionado, juntamente com material de treinamento não rotulado para aprendizado não supervisionado. O uso de dados não rotulados facilita o desenvolvimento de sistemas que podem criar modelos de previsão além do intervalo de dados rotulados.

Apesar de a IA generativa estar frequentemente ligada a deep fakes, ela está se tornando uma ferramenta cada vez mais vital para automatizar procedimentos repetitivos que fazem parte de qualquer exercício criativo.

Onde a IA generativa pode fazer sua mágica? Principais casos de uso

Estas são as implementações mais promissoras da IA ​​generativa:

1. Geração de imagens para ilustrações

Usando IA generativa, os indivíduos podem converter palavras em visuais e produzir gráficos realistas com base em um contexto, tópico ou local especificado. É importante aplicar esses elementos gráficos por motivos estratégicos, como criar criativos de campanha de marketing.

2. Conversão de imagem para foto

Com base em uma imagem ou esboço rudimentar, é possível produzir uma representação realista. Isso tem aplicações em design de mapas, visualização de resultados de raios-X e muito mais. Esse caso específico de uso de IA generativa é extremamente importante para o setor de saúde.

3. Geração de imagem para imagem

Inclui alterar as características externas de uma imagem, como sua cor, material ou forma, mantendo suas propriedades essenciais. Um exemplo disso seria transformar uma fotografia diurna em noturna. Isso tem aplicações em setores como varejo e vigilância por vídeo/imagem.

4. Otimização da experiência musical

É possível utilizar tecnologias de desenvolvimento de áudio para produzir novos materiais de áudio para anúncios e outros fins criativos. A IA generativa pode até produzir clipes curtos ou trechos de áudio que melhoram as experiências de audição de música em outras plataformas, como mídias sociais ou Spotify.

5. Geração de texto

Nos setores de marketing, jogos e comunicações, a IA generativa é frequentemente utilizada para gerar diálogos, cabeçalhos e anúncios. Esses recursos podem ser usados ​​em caixas de bate-papo em tempo real com consumidores ou para a criação de detalhes de produtos, blogs e materiais de mídia social.

6. Projeto de equipamento

A IA generativa pode gerar componentes e subconjuntos de máquinas. Ele pode otimizar projetos com eficiência de materiais, clareza e eficiência de fabricação em mente. Em alguns casos, o desenho pode ser alimentado em uma máquina de impressão 3D para obter uma peça 100% automaticamente – é realmente um milagre!

7. Codificação

O desenvolvimento de software é mais uma aplicação da IA ​​generativa devido à sua capacidade de gerar código sem a necessidade de codificação humana. O desenvolvimento de código é alcançável para profissionais e indivíduos não técnicos. Nessa abordagem, a IA generativa representa o próximo passo na evolução do desenvolvimento de aplicativos sem código.

A IA generativa substituirá os trabalhadores humanos?

Algumas pessoas estão preocupadas com sistemas de IA generativos, particularmente aqueles que replicam a engenhosidade humana criando narrativas ficcionais ou arte. Isso resulta em uma discussão mais ampla sobre as limitações da tecnologia e sua influência na vida humana. As pessoas podem ver a IA generativa como uma ferramenta de substituição de tarefas, embora essas novas tecnologias frequentemente incluam um aspecto human-in-the-loop (HITL). Isso pode resultar no desenvolvimento de novos postos de trabalho.

Até 2030, a IA aumentará a economia mundial em US$ 15,7 trilhões projetados, ou 26%. Apesar do fato de que a IA automatizará certas indústrias, estudos indicam que qualquer perda de emprego causada pela automação provavelmente será mais do que compensada a longo prazo. Isso se deve aos maiores impactos econômicos que essas novas tecnologias possibilitaram. O Gartner sugere que, para obter uma vantagem competitiva, as empresas devem usar IA generativa imediatamente, ajustando a dinâmica de sua força de trabalho, processos de negócios e ferramentas.

Quais são os desafios da IA ​​generativa?

Embora a IA generativa possa parecer uma espécie de milagre de Natal quando você a usa pela primeira vez, ela vem com algumas armadilhas próprias. O primeiro desafio é que é difícil de controlar. Como a IA generativa é capaz de autoaprendizagem, seu comportamento é difícil de regular e antecipar. Frequentemente, os resultados entregues ficam bem abaixo – ou longe – das expectativas.

Além disso, para que os algoritmos cumpram as tarefas, é necessária uma enorme quantidade de dados de treinamento. Com dados de treinamento limitados, você receberá apenas resultados repetitivos e não totalmente originais. Alguns aplicativos levantam preocupações sobre a privacidade dos dados individuais e as ramificações éticas da inteligência artificial.

Atualmente, o hype em torno da IA ​​generativa pode ser onipresente, dificultando o estabelecimento de expectativas pragmáticas para os resultados de negócios. Este é o maior desafio no curto prazo; examine as estruturas de IA mais atuais e populares para entender o escopo e o alcance exatos dessa tecnologia emergente - e realmente transformar esse “milagre de Natal” em resultados mensuráveis!

Obrigado pela leitura e boas festas!