Inteligência Artificial Generativa

A IA generativa é uma técnica de inteligência artificial (IA) que utiliza aprendizado profundo e processamento de linguagem natural (PLN) para categorizar, traduzir e resumir dados de entrada e produzir conteúdo sintético. O software alimentado por IA generativa pode produzir em massa imagens, vídeos, visuais fotorrealistas, deep fakes ou gravações de áudio.

A revelação na inteligência geral artificial (AGI) impulsionou sistemas de computação com inteligência emocional ou inteligência semelhante à humana que se assemelha ao processo de pensamento de um cérebro humano em funcionamento.

Um modelo de IA generativa funciona com base em uma rede neural artificial conhecida como transformador. 

Os transformadores são modelos semissupervisionados recentemente construídos treinados em grandes volumes de dados. Com outra técnica adicional de "atenção", o algoritmo constrói pontes entre diferentes sílabas, palavras e frases. O sistema então deriva conteúdo legível como saída.

Tipos de modelos de IA generativa

Pesquisadores acreditam que os tipos modernos de modelos de IA generativa têm o potencial de se destacar na indústria de tecnologia. Replicar think tanks humanos e processar conteúdo rapidamente pode ser esperado desses novos tipos de modelos de aprendizado profundo. 

Aqui estão alguns modelos comuns de IA generativa que estão sendo usados como ferramentas de negócios:

• O modelo de difusão, também conhecido como modelo probabilístico de difusão de remoção de ruído (DDPM), é um modelo de processo de duas etapas. Ele trabalha com dados de encaminhamento e ruído reverso. O processo de encaminhamento adiciona ruído, enquanto o último o reduz para produzir uma saída nova.
  

• Autoencoders e decodificadores de variação decodificam tokens de entrada e os codificam com base em informações posicionais e número de sequência. A entrada é convertida em um vetor simples, que é vinculado por outros vetores de tokens em uma frase. Uma vez que os dados passam por codificadores, os decodificadores os recebem, desmascaram e prevêem o melhor curso de saída. 
  

• Redes adversariais generativas são treinadas em duas redes neurais (gerador e discriminador) simultaneamente. Enquanto uma rede neural atua como um gerador que produz nova saída, a outra a distingue do texto humano.
  

• Redes de transformadores trabalham com princípios de codificação posicional, autoatenção ou multiatenção e decodificadores para abordar a entrada sequencial e criar inferências entre palavras de frases. Tenta entender o "acordo sujeito-verbo" entre palavras e passa por várias camadas para derivar a saída.
• Campo de radiância de rede neural (NeRF) é usado para construir geradores de arte de IA e produz vetores 3D para imagens 2D usando aprendizado de máquina avançado. Envolve codificar todo o objeto na rede neural, identificar a intensidade da luz e criar visualizações 3D de diferentes ângulos.
  

• Ecossistema GenAI: GenAI é uma nova iniciativa impulsionada pela comunidade da Microsoft para criar conteúdo perfeito sem suporte humano. Ele visa integrar a IA generativa em seu serviço Azure Open AI, Microsoft 365 Dynamics CRM e  para entender melhor seus públicos e seus sentimentos. 

Software de Inteligência Artificial Generativa

Software que menciona inteligência artificial generativa como recurso ou termo.

Notion

Jasper

Adobe Firefly

Grammarly

Midjourney

Salesforce Sales Cloud

Como a IA generativa funciona?

Os primeiros exemplos de IA generativa ou IA conversacional podem ser encontrados em assistentes de voz como Google Home, Siri da Apple ou Cortana da Microsoft. No entanto, a maioria dependia de um classificador de máquina de vetor de suporte (SVM) para capturar, categorizar e executar dados de voz. Na IA generativa, algoritmos de aprendizado de máquina são treinados em conjuntos de dados rotulados e não rotulados. 

As ferramentas de IA generativa são treinadas em grandes modelos de linguagem (LLMs) que extraem um excedente de dados da internet. O modelo é treinado em dados de qualidade de artigos, blogs, enciclopédias e galerias de arte de imagens. 

À medida que o sistema recebe uma entrada, ele reforça a rede neural. A rede neural a aceita através da camada de entrada e a compara com o conjunto de dados de treinamento subjacente. Uma vez que há uma correspondência de dados, ele envia os dados para o LLM. À medida que o LLM gera uma palavra única ou uma frase, a rede neural trabalha responsivamente para gerar as palavras ou frases seguintes.

Aplicações da IA generativa

A Gen-AI passou a ser uma descoberta recente em indústrias comerciais e não comerciais. De automotivo a saúde, medtech a aeronáutica, a IA generativa está sendo usada para criar modelos e aumentar a computação para alcançar resultados seguros. 

Entre todas as indústrias que aceitam a IA generativa, algumas são:

• Reconhecimento de imagem: Com modelagem preditiva de ponta, modelos de IA generativa podem identificar partes ausentes de uma imagem, ajustar fundos, definir iluminação, corrigir imagens rasgadas ou lascadas e criar uma do zero.
• Nanotecnologia: Robôs microbianos de autoajuda como nanobots são considerados uma maneira indolor de curar doenças terminais como o câncer. Esses bots auto-programados, do tamanho de moléculas, têm o potencial de detectar tecidos humanos impactados e liberar antibióticos.
• Simulação de jogos em realidade virtual: Esses sistemas podem prever os próximos movimentos de um personagem de jogo em um ecossistema de realidade virtual e direcionar seus movimentos de contra-ataque de acordo.

• Personagens de vídeo: A plataforma ajuda você a projetar modelos 3D, personagens, avatares gamificados e muito mais para incluir em seus clipes de vídeo. Ao entender os elementos temporais ou espaciais de um vídeo, ele também pode criar novos vídeos sem qualquer ferramenta externa de edição de vídeo.

• Música gerada por IA: Sem mixers de som e suporte de gravação de áudio, geradores de música de IA podem gravar, compor e salvar música. Ele acessa arquivos de áudio e vídeo de plataformas de streaming para entender modos, tons e notas e criar sinfonias.

• Geradores de texto para fala: Um gerador TTS baseado em GAN pode converter texto em áudio de alta qualidade. Isso é usado principalmente em respostas de voz interativas (IVRs), interfaces de fala para texto e tecnologias assistivas.
  

• Texto gerado por IA: Chatbots de IA generativa ou geradores de texto são capazes de simular processos de pensamento humano, treinar dados online e automatizar a criação de conteúdo. Com base em prompts do usuário, ele busca dados de entrada relevantes e gera uma resposta perfeitamente relevante. 

Exemplos de ferramentas de IA generativa

As ferramentas recentes usam simulação semelhante à humana e atendem às necessidades diárias de seus negócios e outras entidades comerciais em larga escala. Alguns deles são:

• ChatGPT: ChatGPT é um chatbot conversacional baseado em PLN que ajuda a automatizar a criação de documentos longos e curtos. O modelo baseado em consultas responde a um prompt ou consulta do leitor e gera conteúdo elegante e conciso. É baseado em um transformador pré-treinado generativo (GPT) e LLMs.
  
• Bard: Bard é um serviço de conversação de IA do Google, Inc. Ele pode detectar padrões de pesquisa e alinhá-los com a consulta de pesquisa do usuário para ajudar a obter as melhores respostas. A ferramenta é programada com um LLM conhecido como LamdaAI.
• Alphacode: Alphacode é um gerador de código de IA que constrói repositórios de código responsivos para programadores. É treinado em LLMs massivos e possui complementos baseados em PLN para filtrar, revisar e executar o código exato que o usuário deseja.
• Github Copilot: Github Copilot é um gerador de texto de IA criado pela OpenAI para o Github. Este plugin é usado por cientistas de dados, desenvolvedores de aprendizado de máquina e estudantes para criar threads de código automatizados e encontrar respostas para suas perguntas recorrentes.
• DALLE-2: DALLE-2 é uma ferramenta de IA generativa para criar temas, fundos, ilustrações e caricaturas. A ferramenta decompõe prompts do usuário e trabalha em conjuntos de imagens para expatriar vetores, pixels e setas e usa as informações para criar novas imagens.
• Claude: Claude é um sistema de IA de próxima geração que reúne todas as suas necessidades de conteúdo em um só lugar. Ele pode gerar ensaios, definir o tom e a voz do conteúdo e verificar erros ortográficos e gramaticais. Como a arquitetura do ChatGPT, Claude trabalha com os dados alimentados pelo GPT treinado e redes neurais. 
• GPT-4: GPT-4 é um modelo de IA multimodal que aceita, processa e gera todas as formas de mídia sintética. O modelo GPT-4 é mais caro que o GPT-3, mas é usado para recalibrar respostas do modelo, gerar diferentes variações de saída ou adicionar mais recursos e plugins para empresas.

Benefícios da IA generativa

A IA generativa permitiu que as empresas reimaginassem seus objetivos sob uma nova luz. Com as inovações recentes de redes adversariais generativas (GAN) alimentadas por APIs, o fardo sobre as equipes de ciência de dados e aprendizado de máquina foi significativamente reduzido. 

Os poderes de processamento das redes neurais e as capacidades de armazenamento de dados dos sistemas de computação já estão beneficiando a indústria das seguintes maneiras:

• Automatizar trabalhos monótonos: Treinar grandes modelos de aprendizado em vez de pessoal humano real ajudou as organizações a minimizar contratações. A maior parte do conteúdo em domínios comerciais agora está sendo criada com a ajuda de modelos de IA. Além de conteúdo baseado em especialistas ou filosófico, a IA generativa pode criar quase qualquer forma de conteúdo, como e-mails, ensaios, artigos e blogs.

• Tarefas ad-hoc: As equipes de marketing de conteúdo e design usam geradores de arte de IA generativa ou geradores de texto para mudar rapidamente de marcha. Projetos de conteúdo urgentes podem ser facilmente concluídos dentro de um prazo predefinido. Mesmo que o conteúdo seja produzido rapidamente, as ferramentas de IA generativa não comprometem a qualidade.

• Geração de imagens e experiência do usuário (UX): A maioria dos geradores de texto de IA é capaz de decodificar especificações de imagem do usuário e criar narrações descritivas. Ele entende as demandas do usuário e dá sugestões para melhorar a UX, o que economiza tempo.

• Maturidade da IA: Sistemas de IA com alta capacidade computacional gráfica podem operacionalizar a infraestrutura de TI existente. Os novos algoritmos de rede neural reduzem a tendência de viés e clonagem e se concentram em previsões mais precisas. 
• Detecção de objetos: Algoritmos de IA generativa também são usados para entender pixelização de imagem, fundo e luminosidade para detectar objetos externos não rotulados.
• Conteúdo educacional: Como esses modelos são treinados em um conjunto de dados de demonstrações humanas e conteúdo de pesquisa publicado por cientistas e desenvolvedores, eles podem ajudar estudantes em escolas e faculdades a aprender mais rápido do que o ensino tradicional em lousa.
• Relatórios estatísticos detalhados: A IA generativa pode coletar fatos, descobertas, números e estatísticas da internet para criar relatórios detalhados. Com engenharia de prompts e técnica de cadeia de pensamentos, ele aprende padrões a partir de prompts de entrada e apresenta múltiplas etapas de cálculos para melhorar em análises e raciocínio.

Limitações da IA generativa

As armadilhas do aprendizado profundo passam pelas rachaduras do sucesso da IA generativa. A necessidade de sistemas especializados e pessoal treinado continua sendo um problema desafiador no caminho para a automação da IA generativa.  

• Custo: Operacionalizar seus fluxos de trabalho de negócios com IA pode ser uma questão cara. Enquanto o software de IA tem planos caros, ele também requer grandes capacidades computacionais (ou GPU) juntamente com computação em nuvem, MLOps, e alta largura de banda de rede.
  

• Viés algorítmico: Modelos de IA generativa não são 100% precisos e podem resultar em um viés algorítmico. Isso significa que o sistema pode atribuir parâmetros ponderados a um conjunto errado de saídas e fazer previsões imprecisas.
  

• Overfitting: O overfitting de dados em certos cenários pode resultar em saída errônea. Alguns profissionais pensam que mais dados de treinamento ajudarão os algoritmos a aprender novos dados mais rapidamente. Mas, apenas uma certa quantidade de dados cria um modelo de bom ajuste.
  

• Tempo: Trabalhar com IA generativa pode drenar seus custos implícitos, como tempo e mão de obra. Validar, retreinar e testar esses modelos consome muito tempo para engenheiros de aprendizado de máquina.

• Qualidade dos dados: GAN depende de dados de alta qualidade para fazer previsões precisas. Os dados devem ser precisos e limpos e não devem ter valores ou dados incorretos ou discrepantes.
  

IA generativa vs. IA preditiva

A IA preditiva é uma predecessora da IA generativa. Este conceito foi inventado antes da IA generativa entrar em ação.

IA preditiva é uma técnica para analisar padrões em dados históricos e usá-los para prever resultados. Verifica o tipo 1 e 2 alfa, pontuação de confiança e multicolinearidade para produzir um modelo de bom ajuste. Utiliza análise estatística, análise de regressão e modelos de aprendizado de máquina para extrapolar resultados. 

IA generativa é baseada em redes adversariais generativas, que é uma ciência de treinar duas redes neurais juntas para identificar estrutura e padrões de dados e gerar conteúdo. Ela se baseia em dados existentes para criar correlações, decompor sentimentos e criar conteúdo digno de humanos.

A IA generativa simula a inteligência humana e acelera o ritmo das tarefas manuais.

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