O que é a IA generativa?

Se tem prestado alguma atenção às notícias sobre tecnologia ultimamente, quase de certeza que já ouviu falar de IA generativa, que é uma classe de algoritmos de inteligência artificial (IA) concebidos para gerar novos conteúdos, como imagens, texto, música ou qualquer outra forma de dados. Este tipo de IA difere de outros que são concebidos para tarefas específicas, como o reconhecimento de objectos numa imagem ou a tradução de linguagem. Quando se trata de modelos de IA generativa, estes são concebidos para criar novos dados semelhantes aos dados de treino.

O mercado da IA generativa está a explodir, com relatórios mostrando que a dimensão e a quota do mercado mundial deverão gerar receitas de $200,73 mil milhões de dólares até 2032. Estima-se que sejam avaliados em $10,63 mil milhões de dólares em 2022, a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 34,2% de 2023 a 2032.

Devido a este novo ambiente com IA generativa e ao seu potencial para perturbar as indústrias e a sociedade, é importante compreender a tecnologia.

Como funciona a IA generativa?

Os algoritmos de IA generativa baseiam-se em redes neuronais para gerar novos dados semelhantes aos dados de treino fornecidos ao modelo. Estas redes neuronais, concebidas para simular o comportamento do cérebro humano, são constituídas por várias camadas de nós interligados, em que cada nó efectua um cálculo simples sobre os dados.

Uma das principais coisas que deve saber sobre a IA generativa é que esta consiste normalmente em dois componentes principais:

1. Gerador: O gerador é responsável pela criação de novos dados.
2. Discriminador: O discriminador é responsável por determinar se os dados são reais ou gerados.

Estes dois componentes são treinados em conjunto num processo conhecido como treino contraditório, em que o gerador tenta criar dados que são indistinguíveis dos dados reais e o discriminador tenta classificar corretamente os dados como reais ou gerados.

Este processo de formação ajuda a criar um gerador que pode produzir dados extremamente semelhantes aos dados reais. Após o treino bem sucedido do gerador, este pode ser utilizado para criar novos dados que sejam semelhantes aos dados de treino, mas com algum grau de variação ou novidade.

Aplicações da IA generativa

A IA generativa tem o potencial de revolucionar muitos sectores, permitindo-nos criar novos conteúdos semelhantes aos dados existentes, mas com algum grau de variação. Esta tecnologia tem inúmeras aplicações em domínios tão diversos como o entretenimento, os cuidados de saúde e as finanças.

Algumas das aplicações mais prometedoras da IA generativa incluem a síntese de imagens e vídeos, a composição musical e a geração de texto, só para citar algumas.

Síntese de imagem e vídeo

Uma das aplicações mais interessantes e em rápido desenvolvimento da IA generativa é o domínio da síntese de imagens e vídeos. Pode ser utilizada por indústrias como o cinema e o entretenimento para criar efeitos especiais ou, na indústria da moda, pode ser utilizada para desenvolver novos designs.

Um dos tipos mais populares de algoritmos utilizados para a síntese de imagens e vídeos é a Rede Adversária Generativa (GAN), que consiste na rede geradora e discriminadora mencionada anteriormente.

Os GANs têm sido utilizados para gerar imagens realistas de tudo, desde rostos humanos a animais e paisagens. Também podem ser utilizados para gerar vídeos, gerando uma sequência de fotogramas e depois juntando-os. As imagens e os vídeos gerados por GAN podem ser utilizados numa vasta gama de aplicações em publicidade, jogos de vídeo e experiências de realidade virtual e aumentada. Mas também é importante notar os perigos dos algoritmos GAN. Por exemplo, eles são a tecnologia por trás do "ataques adversários da IA."

Outra das mais notáveis tecnologias de IA baseadas em GANs é DALL-E 2que é uma versão avançada do modelo DALL-E original desenvolvido pela OpenAI. A rede geradora pode receber uma entrada textual (por exemplo, uma descrição escrita) e gerar uma imagem com base nessa descrição. Por exemplo, pode dizer-lhe para criar uma imagem de um "gato com um chapéu" ou de um "guaxinim com um fato espacial" e, em segundos, terá uma imagem completamente única.

Áudio e música

Os algoritmos de IA generativa também podem ser utilizados para a composição de áudio e música, permitindo a criação de conteúdos novos e únicos. Esta tecnologia pode ser utilizada para gerar novas melodias, harmonias, ritmos e até composições musicais completas que sejam semelhantes aos dados de treino, mas com algum grau de variação. Na indústria musical, isto tem muitas aplicações potenciais, incluindo a criação de novas canções e remixes.

Os tipos populares de algoritmos de IA generativa utilizados para a composição de áudio e música incluem a Rede Neuronal Recorrente (RNN), concebida para processar sequências de dados como notas musicais, e o Transformer, que pode processar sequências de texto que representam dados musicais.

Um dos melhores exemplos de IA generativa nestes domínios é MusicLMque é um modelo de IA generativo especificamente concebido para a composição musical. É um tipo de modelo de linguagem que é treinado num grande corpus de dados musicais e depois utilizado para gerar novas composições musicais.

À medida que a tecnologia continua a evoluir, o potencial da IA generativa no áudio e na música é vasto e podemos esperar o aparecimento de muitas aplicações novas e inovadoras no futuro.

Geração de texto

A IA generativa pode ser utilizada para criar novos textos, o que está a revelar-se uma das aplicações mais úteis. Isto tem muitas aplicações potenciais numa variedade de sectores. Por exemplo, no sector do serviço ao cliente, pode ser utilizada para gerar respostas automatizadas aos pedidos de informação dos clientes. Isto pode ajudar a melhorar a eficiência das operações de serviço ao cliente, fornecendo respostas rápidas e exactas a pedidos de informação comuns.

Outra aplicação promissora da IA generativa na geração de texto é no domínio do processamento da linguagem natural (PNL). A PNL é um subcampo da IA que se centra na interação entre os computadores e a linguagem humana. Os modelos de IA generativa podem ser utilizados para criar chatbots e assistentes virtuais que podem comunicar com os seres humanos de uma forma mais natural e humana.

O melhor modelo de geração de texto até à data é ChatGPTque é um modelo de linguagem de grande dimensão criado pela OpenAI que utiliza a aprendizagem profunda para processar e compreender a linguagem humana. Faz parte da família de modelos de linguagem GPT (Generative Pre-Trained Transformer) e foi concebido para conversar com humanos e responder a uma vasta gama de perguntas sobre uma variedade de tópicos. O modelo gera estas respostas com base em entradas de linguagem natural, que se apresentam sob a forma de pedidos de texto.

Revolucionando a indústria e a sociedade

A IA generativa tem o potencial de revolucionar muitos sectores, permitindo-nos criar novos conteúdos semelhantes aos dados existentes. O mercado global da IA generativa está a crescer a um ritmo sem precedentes, com uma vasta gama de potenciais aplicações em domínios tão diversos como o entretenimento, os cuidados de saúde e as finanças.

A síntese de imagens e vídeos, a composição musical e a criação de textos são apenas alguns exemplos das muitas aplicações potenciais da IA generativa.

Em cada um destes domínios, a IA generativa tem o potencial de transformar a forma como criamos e consumimos conteúdos, permitindo-nos gerar conteúdos novos e únicos, adaptados às nossas necessidades e preferências específicas.

À medida que a tecnologia continua a evoluir, podemos esperar ver surgir no futuro muitas aplicações novas e inovadoras de IA generativa. No entanto, é importante reconhecer que com um grande poder vem uma grande responsabilidade, e temos de estar atentos para garantir que estas tecnologias são utilizadas para o bem e não para o mal. Ao trabalharmos em conjunto para desenvolver e implementar directrizes éticas para a utilização da IA generativa, podemos garantir que esta tecnologia tem um impacto positivo no mundo e beneficia toda a humanidade.