Inteligência artificial generativa (IAG) e suas tecnologias

A princípio, você sabia que a inteligência artificial tem vários modelos? Isto é, vários tipos diferentes, com diferentes funcionalidades, uma mais específica para cada objetivo. Pois é! Aliás, a tecnologia por trás dos chatbots – que ficaram muito populares em 2023 – é a Inteligência artificial generativa (IAG).

Em resumo, essa tecnologia é capaz de criar novos conteúdos e ideias, de variadas naturezas. Como, por exemplo: imagens, músicas, códigos, vídeos, conversas e até conteúdos. Neste artigo iremos explorar esse modelo de inteligência artificial para descobrir suas principais funcionalidades, aplicações e muito mais. Portanto, bora seguir!

O que é a inteligência artificial generativa?

Em suma, a inteligência artificial generativa é um tipo de IA que pode criar novos conteúdos e ideias, incluindo conversas, histórias, imagens, vídeos, músicas e códigos, com base em aprendizado de máquina. Aliás, essa tecnologia é alimentada por modelos básicos (FM) gerados a partir de grandes quantidades de dados. Nesse sentido, com a absorção de muitos dados, a IA é capaz de gerar novas informações de maneira original e até única para cada interação. Além disso, a sua construção técnica permite ir além do aprendizado convencional, o que possibilita uma evolução constante, por conta própria, sem necessidade de programação humana.

A IAG utiliza a modelagem dos Transformers, que são conjuntos de redes neurais artificiais modeladas para serem mais “atentas” ao que devem aprender. Esses modelos usam representações numéricas para as palavras da língua, as chamadas word embeddings, as quais, por sua vez, são baseadas em hipóteses linguísticas clássicas.

Aliás, um dos modelos mais famosos de IAG é o GPT-3, desenvolvido pela OpenAI, que é capaz de gerar textos coerentes e criativos a partir de qualquer entrada. Outros exemplos de IAG são o DALL-E, que gera imagens a partir de textos, o Copilot, que gera códigos a partir de descrições, e o Jukebox, que gera músicas a partir de gêneros e artistas.

Diferença da IA comum para a IAG

A princípio, a diferença entre a IA comum e a IA generativa é que a primeira é baseada em algoritmos de aprendizado supervisionado, que usam dados rotulados para treinar um modelo para realizar tarefas específicas, como reconhecimento de voz ou visão computacional. A segunda é baseada em algoritmos não supervisionados ou semi-supervisionados, que usam dados não rotulados para gerar novos dados, como criar imagens ou músicas. A IA comum é eficiente e precisa em tarefas específicas, mas é limitada aos dados fornecidos para treinamento. A IA generativa é criativa e capaz de gerar conteúdos novos e inesperados, mas pode ser imprecisa e não é tão eficiente em tarefas específicas

Aplicações da inteligência artificial generativa

A inteligência artificial generativa tem muitas aplicações em diversos setores e áreas da sociedade, trazendo benefícios como maior eficiência, produtividade, personalização, inovação e aprendizado. Algumas das aplicações da IAG são:

• Produção de conteúdo: a IAG pode gerar conteúdos de alta qualidade, como artigos, resumos, títulos, slogans, imagens estáticas, modelos 3D, vídeos e áudios. Aliás, esses conteúdos servem para entretenimento, educação, marketing, jornalismo, etc.

• Desenvolvimento de software: a IAG pode desenvolver código de software, como aplicativos, jogos, websites, etc. Essa tecnologia pode facilitar o trabalho dos programadores, reduzir custos e tempo de desenvolvimento, e aumentar a inovação e a qualidade dos produtos.

• Design e arquitetura: a IAG pode criar modelos tridimensionais complexos, desde móveis até edifícios inteiros. Essa tecnologia pode auxiliar os arquitetos e designers na criação de projetos criativos, personalizados e otimizados.

• Saúde e medicina: a IAG é aplicável no setor de saúde, para detecção precoce de doenças malignas, descoberta de novos medicamentos, geração de imagens médicas, etc. Essa tecnologia pode melhorar a qualidade e a eficiência dos serviços de saúde, e salvar vidas.

• Finanças e negócios: a IAG pode extrair e resumir dados de qualquer fonte, avaliar e otimizar diferentes cenários, gerar dados sintéticos, apoiar tarefas criativas, gerar relatórios, resumos e projeções, etc. Essa tecnologia pode apoiar as tomadas de decisão, aumentar a competitividade e a lucratividade, e reduzir os riscos e as fraudes.

• Educação e aprendizado: a IAG pode gerar conteúdo de aprendizado, como cursos, exercícios, avaliações, etc. Essa tecnologia pode facilitar o ensino e o aprendizado, oferecendo conteúdos personalizados, adaptativos e interativos, e feedbacks imediatos e precisos.

Sites, plataformas e redes sociais com IAG

• Sites: existem sites que usam a IAG para gerar conteúdo textual, como artigos, resumos, títulos, slogans, etc. Um exemplo é o Copy.ai, que oferece várias ferramentas de escrita criativa baseadas em IAG.
• Plataformas: existem plataformas que usam a IAG para gerar conteúdo visual, como imagens, ilustrações, logos, etc. Um exemplo é o Canva, que oferece um recurso de design inteligente baseado em IAG.
• Redes sociais: existem redes sociais que usam a IAG para gerar conteúdo de entretenimento, como vídeos, áudios, filtros, etc. Um exemplo é o TikTok, que oferece vários efeitos de IAG para os usuários criarem vídeos divertidos e virais.
• Processos: existem processos que usam a IAG para gerar conteúdo de aprendizado, como cursos, exercícios, avaliações, etc. Um exemplo é o Duolingo, que oferece um sistema de ensino de idiomas baseado em IAG.

IAs com inteligência artificial generativa

Existem várias IAs ou chatbots que utilizam da IAG para diferentes fins, como entretenimento, educação, suporte ao cliente, etc. Aqui estão alguns exemplos:

• ChatGPT: é uma plataforma de teste que permite experimentar com os modelos de linguagem da OpenAI, que são capazes de gerar textos coerentes e criativos a partir de qualquer entrada.
• Replika: é um chatbot de IA que constrói relacionamentos digitais com os usuários, aprendendo com suas preferências, personalidades e histórias.
• Character AI: é uma ferramenta de IA que cria personalidades digitais para personagens de jogos, livros, filmes, etc., usando algoritmos de geração de texto e voz.
• Hugging Face: é uma interface em código aberto para conversar com IAs, usando modelos de linguagem pré-treinados ou personalizados.
• Legal AI: é um assistente de escrita que usa a IAG para gerar narrativas criativas, conteúdo de marketing, argumentos de debate, etc.
• Socratic: é um tutor de IA que usa a IAG para ajudar os estudantes com suas lições de casa, fornecendo explicações sobre vários assuntos.
• Bing AI: é a IA do mecanismo de busca da Microsoft, que usa a IAG para fornecer recomendações personalizadas, resultados de pesquisa relevantes, respostas diretas, etc.
• DialoGPT: é uma IA de conversação que usa a IAG para gerar respostas semelhantes às humanas, usando o modelo de linguagem GPT-2.
• Copilot: é uma ferramenta de geração de código que usa a IAG para fornecer sugestões e melhorias de código, usando o modelo de linguagem Codex.
• Tabnine: é uma ferramenta de conclusão de código que usa a IAG para fornecer sugestões sensíveis ao contexto, aumentando a produtividade e a qualidade do código.

Desafios e as limitações da inteligência artificial generativa

A inteligência artificial generativa é uma tecnologia que está em constante evolução e tem muitas possibilidades de aplicação. No entanto, ela também enfrenta alguns desafios e limitações, como:

• Custos operacionais: a IAG requer uma grande quantidade de dados, processamento e armazenamento, o que implica em custos elevados para manter e atualizar os sistemas de IAG.
• Regulamentação ética e legal: a IAG gera conteúdos que violem direitos autorais, privacidade, segurança, veracidade, etc., o que demanda uma regulamentação ética e legal para evitar abusos e conflitos.
• Qualidade e precisão: a IAG pode gerar conteúdos que sejam imprecisos, incompletos, incoerentes, ofensivos, etc., o que compromete a qualidade e a confiabilidade dos sistemas de IAG.
• Capacidade humana: a IAG reduz a capacidade humana de análise crítica, resolução de problemas, criatividade, etc., ao substituir ou influenciar as decisões e ações das pessoas.

Em última análise…

Em resumo, a inteligência artificial generativa é uma tecnologia que permite que um computador crie conteúdo original, como texto, imagens, música ou até mesmo vídeos. Isto é, essa tecnologia se baseia em modelos de aprendizado de máquina, treinados em grandes quantidades de dados. Aliás, a IAG tem muitas aplicações em diversos setores e áreas da sociedade, trazendo benefícios como maior eficiência, produtividade, personalização, inovação e aprendizado. No entanto, a IAG também enfrenta alguns desafios e limitações, como custos operacionais, regulamentação ética e legal, qualidade e precisão, e capacidade humana. Sobretudo, a IAG é uma tecnologia que requer responsabilidade e consciência de seus usuários e desenvolvedores. Ou seja, o uso deve acontecer de forma ética, segura e benéfica para a sociedade.