O que é IA generativa: um guia fácil

A IA generativa é um marco notável na pesquisa e desenvolvimento da inteligência artificial. Modelos generativos poderosos adotados na criação de conteúdo, design, arquitetura, codificação e composição musical estão mudando profundamente a maneira como abordamos a criatividade e a inovação, sejam elas vistas ou não. Vamos descobrir o significado da IA generativa, do que ela é capaz e como você pode fazer uso prático dela.

O que é IA generativa

A IA generativa se concentra na criação de modelos capazes de gerar conteúdo original e criativo, como imagens, músicas, textos e até vídeos. Ao contrário da IA tradicional, que é usada principalmente para tarefas de classificação e previsão, a IA generativa visa gerar novos dados que se assemelhem aos padrões e características dos dados de treinamento aos quais foram expostos.

A história da IA generativa remonta aos primórdios das redes neurais nas décadas de 1960 e 1970. Naquela época, os pesquisadores estavam explorando o conceito de usar redes neurais para modelar e simular processos cognitivos humanos. Eles desenvolveram os primeiros modelos generativos, como a máquina de Boltzmann, que poderia aprender e gerar dados por amostragem de uma distribuição de probabilidade. No entanto, devido a limitações computacionais e à falta de dados de treinamento suficientes, esses primeiros modelos não foram capazes de gerar conteúdo de alta qualidade.

O campo da IA generativa experimentou um renascimento na década de 2010 com o surgimento do aprendizado profundo e o desenvolvimento de modelos generativos conhecidos como redes adversárias generativas (GANs) e autoencoders variacionais (VAEs).

Nos últimos anos, a IA generativa fez avanços significativos em vários domínios. Por exemplo, na visão computacional, os GANs têm sido usados para gerar imagens realistas, sintetizar novas cenas e até realizar traduções de imagem para imagem. No processamento de linguagem natural, modelos generativos como o GPT da OpenAI demonstraram a capacidade de gerar texto coerente e contextualmente relevante. Isso levou a aplicações em chatbots, tradução de idiomas e geração de conteúdo.

No entanto, com as crescentes capacidades da IA generativa, também surgiram preocupações e desafios éticos. A geração de deepfakes, que são vídeos ou imagens manipulados que parecem genuínos, levanta preocupações sobre desinformação e o potencial de uso malicioso. Garantir a implantação responsável e ética da IA generativa continua sendo um desafio contínuo.

Casos de uso de IA generativa

A IA generativa demonstrou sua versatilidade na execução de uma ampla gama de tarefas criativas. Algumas das aplicações notáveis onde a IA generativa é adotada incluem:

Geração de texto: modelos de IA generativos, como modelos de linguagem baseados em redes neurais recorrentes (RNNs) ou transformadores, têm a capacidade de gerar textos de alta qualidade.

Geração de imagens: modelos como Generative Adversarial Network (GANs) podem gerar imagens novas e realistas que se assemelham aos padrões e estilos dos dados de treinamento. Isso tem aplicações na criação de obras de arte, geração de imagens sintéticas para aumento de dados em tarefas de visão computacional e até mesmo geração de rostos ou objetos realistas.

Composição musical: a IA pode compor peças musicais originais com base nos padrões e estilos aprendidos nos conjuntos de dados musicais analisados. Esses modelos podem gerar melodias, harmonias e até composições inteiras, abrindo possibilidades para a criação de músicas, trilhas sonoras e recomendações musicais personalizadas.

Síntese de vídeo: as técnicas de IA generativa podem gerar novos vídeos combinando e manipulando videoclipes ou imagens existentes. Isso pode ser usado para síntese de vídeo, pintura interna de vídeo e tarefas de tradução de vídeo para vídeo. Ele permite aplicações como geração de dados de treinamento sintético para algoritmos de visão computacional ou criação de efeitos especiais em filmes.

Criação de personagem virtual: A IA generativa pode ser empregada para criar personagens virtuais, incluindo sua aparência, personalidade e comportamento. Ao treinar modelos generativos em grandes conjuntos de dados de comportamento humano, os personagens virtuais podem ser gerados com características específicas, tornando-os mais realistas e interativos.

Sistemas de Recomendação: Modelos generativos de IA podem ser utilizados para gerar recomendações personalizadas para usuários com base em suas preferências e dados históricos. Comportamento de usuário treinado, modelos generativos podem criar recomendações para produtos, filmes, músicas e muito mais.

Design de jogos: A IA generativa foi aplicada ao design de jogos, onde pode gerar níveis de jogo, ambientes, personagens e até mecânicas de jogo. Isso permite a criação automatizada de conteúdo de jogo, aprimorando a rejogabilidade do jogo e reduzindo a necessidade de criação manual de conteúdo.

Esses são apenas alguns exemplos das tarefas que a IA generativa pode realizar. O campo está em constante evolução e, com os avanços da tecnologia, é provável que se expanda ainda mais, permitindo aplicações ainda mais criativas e práticas.

Exemplos de IA generativa em softwares populares

Os modelos de IA generativa ganharam popularidade significativa e integração em vários aplicativos de software. Aqui estão alguns exemplos de uso de IA em aplicativos de software populares:

Ferramentas de IA do Adobe Photoshop

O Adobe Photoshop, um dos principais softwares de edição de imagens, integrou modelos generativos de IA para aprimorar seus recursos. Por exemplo, o recurso “Content-Aware Fill” usa um modelo generativo para preencher de forma inteligente as partes que faltam ou remover o conteúdo indesejado em uma imagem.

ChatGPT

Por meio da API do ChatGPT, é possível criar uma variedade de aplicativos e componentes que integram os recursos do ChatGPT em vários softwares para permitir a geração de texto, análise, tradução e outras tarefas de processamento de linguagem. Ele é usado, por exemplo, em aplicativos de criação de conteúdo de mídia social como o Vista Social, chatbots de atendimento ao cliente da Shopify e Meta, ou plugin AI helper em ONLYOFFICE Docs.

Google’s DeepDream

O DeepDream do Google é um modelo popular de IA generativa que altera e aprimora imagens de maneira surrealista e onírica. Ele foi integrado a vários aplicativos, incluindo ferramentas de edição de fotos, aplicativos móveis e até plataformas online onde os usuários podem fazer upload de suas imagens e aplicar o efeito DeepDream.

Autodesk Dreamcatcher

Dreamcatcher é um software de design generativo desenvolvido pela Autodesk. Ele aproveita algoritmos de IA generativos para ajudar designers e engenheiros a explorar milhares de opções de design com base em restrições e objetivos especificados. O software gera designs inovadores e otimizados que podem ser difíceis de conceber usando métodos tradicionais.

OpenAI’s DALL-E

O DALL-E da OpenAI são modelos de IA generativos que combinam compreensão de texto e imagem. Ele foi integrado a vários aplicativos de software, permitindo que os usuários gerem imagens com base em prompts de texto ou executem tarefas avançadas de análise de imagem, por exemplo, o sistema operacional CALLA que gera designs de produtos com base em prompts e o aplicativo Designer da Microsoft.

Como a IA generativa é usada para geração de texto

A IA generativa, como a GPT, é amplamente utilizada para gerar textos para as mais diversas finalidades. Uma das aplicações mais populares para isso é a geração de conteúdo, que é particularmente útil em tarefas como redação de artigos, postagens em mídias sociais e redação criativa. No entanto, não é limitado apenas pela criação de texto simples: outros cenários incluem a ativação de chatbots e assistência virtual, tradução de idiomas, bem como aprimoramento do idioma e melhoria da qualidade do conteúdo.

Os benefícios que a IA generativa traz para seus usuários para geração de texto incluem:

Eficiência de Tempo e Custo. Os modelos generativos de IA podem gerar grandes volumes de texto de forma rápida e eficiente, economizando tempo e recursos em comparação com a criação manual. Isso é particularmente vantajoso em setores de conteúdo pesado, como publicação, jornalismo e marketing.

Consistência. Ele garante consistência no estilo de escrita, tom e vocabulário. Isso é benéfico ao manter uma voz de marca consistente, gerar conteúdo para séries ou franquias ou criar conteúdo multilíngue com uma voz unificada.

Escalabilidade. Os modelos de IA generativa podem lidar com necessidades de geração de texto em grande escala, acomodando diversos requisitos de usuários individuais a aplicativos de nível empresarial. Os modelos podem ser facilmente implantados e ampliados para atender às demandas crescentes.

Saída imparcial e neutra. A IA generativa gera texto com base nos dados nos quais é treinada e não possui preconceitos ou opiniões pessoais. Isso pode ajudar a mitigar preconceitos humanos na criação de conteúdo, garantindo uma perspectiva mais neutra e objetiva.

Apesar desses benefícios, é preciso ter em mente as preocupações em torno do uso de IA na geração de conteúdo e comunicação. Devido à grande quantidade de dados disponíveis abertamente e permanentemente envelhecidos para seu treinamento, os modelos de IA também podem fornecer informações potencialmente incorretas ou incompletas. A tecnologia deve ser utilizada de forma responsável e ética, pois pode produzir conteúdo enganoso ou inapropriado se não for orientada ou monitorada adequadamente.

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A IA generativa é um campo cativante que evoluiu ao longo do tempo, alavancando avanços em redes neurais, aprendizado profundo e aprendizado por reforço. Ele revolucionou a geração de conteúdo em vários cenários de uso e está chegando mais perto de nós todos os dias, integrado aos nossos aplicativos de trabalho e estilo de vida.

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