O que é IA generativa? Uma introdução
Generative AI é um tipo transformacional de tecnologia de inteligência artificial, capaz de produzir vários tipos de conteúdo em resposta a prompts de linguagem natural. Com modelos de IA generativa, os usuários podem produzir imagens, texto, áudio e até mesmo dados sintéticos em segundos.
O hype em torno da IA generativa começou a crescer no final de 2022, quando Open AI lançou o ChatGPT, um chatbot de última geração capaz de criar conteúdo incrível em linguagem humana. No entanto, a IA generativa realmente existia muito antes de 2022.
A tecnologia que sustenta a IA generativa foi introduzida pela primeira vez na década de 1960, em alguns dos primeiros chatbots. Mas o potencial dessa forma de IA não foi realmente revelado até 2014, quando as redes adversárias generativas (GANs) foram introduzidas no mundo do aprendizado de máquina.
Desde então, a mais recente classe de aplicações generativas de IA emergiu de modelos fundamentais, permitindo que as empresas construíssem modelos exclusivos de geração de imagens e linguagens.
A maioria dos modelos básicos usados hoje são “grandes modelos de linguagem”, ou LLMs, treinados em grandes volumes de linguagem natural.
O impacto desses sistemas é atribuído não apenas ao tamanho dos LLMs, mas também aos transformadores (ferramentas de aprendizado de máquina), que permitem aos pesquisadores treinar modelos sem tarefas complexas de rotulagem.
A aprendizagem zero-shot permite que os modelos usem entendimentos gerais das relações entre conceitos para fazer previsões e gerar novas respostas às entradas.
Índice:
Como funciona a IA generativa?
Como mencionado acima, os modelos generativos de IA respondem a “prompts”, na forma de imagens, áudio, vídeo, texto e muito mais. Eles permitem que os usuários gerem novos conteúdos rapidamente, em resposta a esses prompts. As versões anteriores da IA generativa exigiam que os usuários enviassem dados ao modelo usando uma API ou processo semelhante.
No entanto, os pioneiros em IA generativa desenvolveram interfaces de usuário melhores, que permitem aos usuários descrever solicitações em linguagem natural simples. Os modelos de IA generativa utilizam redes neurais para determinar estruturas e padrões nos dados e gerar novos conteúdos.
Um dos maiores avanços em modelos de IA generativa é a opção de os usuários aproveitarem várias abordagens de aprendizado, incluindo aprendizado semi-supervisionado e não supervisionado para treinamento. Isso significa que empresas e desenvolvedores podem aproveitar com mais facilidade grandes quantidades de dados para oferecer suporte a modelos Gen AI na entrega de respostas exclusivas a consultas.
GANs e autoencoders variacionais garantem que os desenvolvedores possam treinar modelos com uma visão específica do mundo, levando a vários casos de uso para ferramentas generativas de IA. Os exemplos incluem tudo, desde GPT-3 e GPT-4 até difusão estável.
Como são desenvolvidos os sistemas de IA generativa?
Embora os sistemas generativos de IA como os conhecemos hoje ainda sejam relativamente novos, existem vários tipos diferentes de modelos por aí, cada um treinado de uma maneira única.
Uma das opções mais comuns para o desenvolvimento de IA generativa é usar “modelos de difusão” ou modelos probabilísticos de difusão de redução de ruído. Estes determinam vetores no espaço latente usando processos de treinamento em duas etapas. Os sistemas usam difusão direta para adicionar ruído aleatório aos dados de treinamento e difusão reversa para reverter o ruído e reconstruir amostras de dados.
Embora os modelos de difusão demorem mais para treinar do que os modelos de autoencoder variacional, os desenvolvedores podem treinar um número quase infinito de camadas, levando a uma saída de maior qualidade. Juntamente com os modelos de difusão, as organizações também utilizam “VAEs” e “GANs” para IA generativa.
VAEs, ou Variational Autoencoders, consistem em duas redes neurais correspondentes: codificadores e decodificadores. O codificador converte a entrada em uma representação menor de dados, enquanto o decodificador reconstrói a entrada original, removendo qualquer informação desnecessária. As duas redes trabalham juntas para aprender maneiras eficientes de representar dados, permitindo uma saída criativa.
GANs, ou Generative Adversarial Networks forçam duas redes neurais a competir uma contra a outra. Um gerador cria novos exemplos de dados, enquanto um discriminador aprende a distinguir o conteúdo gerado como “real” ou “falso”.
Os dois modelos são treinados simultaneamente e gradualmente se tornam mais inteligentes, produzindo um conteúdo melhor ao longo do tempo. As GANs fornecem amostras e saídas de alta qualidade rapidamente, mas geralmente sofrem de diversidade limitada de amostras.
Outro fator importante no desenvolvimento de modelos de IA generativa é o uso de uma arquitetura específica, como uma rede transformadora. Essas redes funcionam de forma semelhante às redes neurais, processando entradas sequenciais em um formato não sequencial. Os transformadores se beneficiam tanto da autoatenção quanto da codificação posicional, permitindo que os algoritmos se concentrem no relacionamento entre as palavras.
As camadas de autoatenção atribuem um peso a cada componente da entrada, correlacionado ao seu valor ou importância. O sistema de codificação posicional determina a ordem na qual as palavras de entrada são enviadas. Os transformadores são compostos de várias camadas ou blocos transformadores, que trabalham juntos para decifrar e até prever fluxos de dados, como imagens e texto.
Aplicações de IA generativa
Como todas as tecnologias de IA, os sistemas de IA generativos destinam-se a oferecer suporte a casos de uso específicos. Essas ferramentas podem simplificar os fluxos de trabalho de engenheiros, cientistas, pesquisadores e criativos. Os modelos generativos de IA podem receber informações de várias formas e gerar novos conteúdos nas mesmas modalidades.
Aplicações comuns incluem:
- Imagens: Um dos aplicativos de IA generativa mais populares é a capacidade de criar imagens exclusivas, como avatares, imagens 3D, gráficos e ilustrações. Os usuários podem criar imagens em vários estilos diferentes e até mesmo modificar ou editar o conteúdo existente. Os modelos generativos de IA podem criar gráficos para mostrar compostos químicos para descoberta de medicamentos ou criar imagens realistas para videogames, ferramentas de design, realidade virtual e aumentada.
- áudio: Áudio, fala e música são campos emergentes no cenário generativo da IA. Os exemplos incluem modelos que podem desenvolver trechos de clipes de áudio e músicas usando entradas de texto. Algumas ferramentas também podem reconhecer objetos específicos em vídeos e criar ruídos complementares ou música para filmagens de vídeo.
- Idioma: O texto está no centro de muitos modelos generativos de IA e costuma ser considerado o domínio mais avançado. Alguns dos modelos generativos baseados em linguagem mais populares são os LLMs, ou grandes modelos de linguagem, que podem ser usados para criar código, ensaios, traduções e muito mais.
- Dados sintéticos: Os desenvolvedores usam dados sintéticos para treinar modelos de IA e, quando necessário, os dados são restritos ou inexistentes. Os modelos generativos podem criar dados sintéticos para cobrir todas as modalidades e usar o aprendizado eficiente de rótulos para crescer. Os algoritmos generativos de IA podem reduzir os custos de rotulagem, produzindo automaticamente dados de treinamento aumentados ou aprendendo representações de dados.
Os casos de uso da IA generativa também abrangem vários setores. Muitos profissionais descrevem a IA generativa como um tipo de tecnologia de uso geral, semelhante à eletricidade ou à energia a vapor. Em cada setor, essa tecnologia pode atender a diferentes casos de uso, como:
- Construindo sistemas de detecção de fraudes e ferramentas de gerenciamento de dados para finanças.
- Interpretação de contratos e análise de evidências no setor jurídico.
- Combinando dados de câmeras e métricas para identificar componentes defeituosos e possíveis problemas no espaço de fabricação.
- Produzir conteúdo e traduzi-lo para outras línguas no espaço cinematográfico e midiático.
- Identificar candidatos a medicamentos promissores e oportunidades na indústria médica.
- Concepção e edição de protótipos no sector da arquitectura.
- Criação de conteúdo de jogo e níveis no espaço de jogo.
Os desafios da IA generativa
Embora inúmeras empresas, da Microsoft e do Google ao MIT, estejam investindo em soluções generativas de IA, ainda há desafios a serem superados. Um dos maiores desafios está ligado à escalabilidade da estrutura computacional. Os modelos de IA generativa podem usar bilhões de parâmetros e precisam de volumes significativos de dados para treinamento.
Isso significa que, embora um chatbot de IA generativo possa parecer simples na superfície, ele requer conhecimento técnico significativo, investimento de capital e tecnologia exclusiva para ser desenvolvido. Para treinar conjuntos de dados tão grandes, as empresas também precisam de grandes quantidades de poder de computação para ajustar os modelos.
Outros desafios comuns incluem:
- Velocidade de amostragem: A escala dos modelos generativos significa que às vezes pode haver latência presente no tempo necessário para gerar uma instância. Para soluções interativas que oferecem geração de texto ou processamento de linguagem natural por IA, as conversas precisam acontecer de forma precisa e imediata. Velocidades de amostragem lentas podem dificultar o treinamento rápido das ferramentas.
- Qualidade dos dados: Conforme mencionado acima, alguns modelos de IA generativos são usados para criar dados sintéticos para vários casos de uso. Nem todos os dados são adequados para uso em modelos e aplicativos de IA. Esses modelos exigem dados imparciais e de alta qualidade para executar tarefas específicas. Alguns domínios lutam para encontrar dados efetivos suficientes para criar modelos.
- Licenças de dados: Além disso, agravar a falta de dados é uma incapacidade de acessar os dados. Nem todos os dados disponíveis para otimização de IA generativa são de código aberto. Algumas empresas lutam para acessar licenças comerciais para usar dados existentes ou criar novos conjuntos de dados personalizados.
Muitas empresas inovadoras estão agora trabalhando em novas formas de apoiar o crescimento contínuo e o desenvolvimento de modelos generativos de IA. Essas plataformas e produtos estão começando a reduzir as complexidades envolvidas na construção de modelos inovadores de aprendizado de máquina em escala.
Os benefícios da IA generativa
Embora existam vários desafios a serem superados antes que todos possam acessar soluções generativas de IA para criar novas imagens, descrições de texto e muito mais, a tecnologia ainda tem muitos benefícios distintos. Algoritmos generativos de IA são ferramentas poderosas, capazes de criar conteúdo novo e original, como vídeos, textos e imagens (Dall-e 2).
Alguns desses modelos de estilo de aprendizado profundo são capazes de criar conteúdo quase indistinguível do conteúdo criado por humanos. Os algoritmos de IA generativos podem até ser usados para melhorar a precisão e a eficiência das tecnologias de IA existentes.
Eles podem auxiliar em muitas ferramentas de processamento de linguagem natural e sistemas de visão computacional de forma mais eficaz, com a criação de novos dados sintéticos para treinamento. Além disso, algoritmos de IA generativos podem permitir que desenvolvedores e organizações analisem e explorem dados complexos de novas maneiras.
Empresas e pesquisadores podem usar IA generativa para resumir informações, descobrir padrões ocultos e encontrar tendências que podem não ser evidentes apenas em dados brutos. Em uma escala ampla, algoritmos de IA generativa podem acelerar e automatizar uma enorme variedade de processos e tarefas, economizando tempo e recursos significativos para organizações e indivíduos.
Há algum problema com a IA generativa hoje?
Embora a ascensão da IA generativa tenha levado a muita empolgação em tudo, desde a manufatura até o setor de saúde, também existem várias preocupações em torno da tecnologia. Muitas dessas preocupações giram em torno do potencial de uso indevido e abuso de modelos de IA, problemas com resultados de baixa qualidade e o potencial de interromper alguns modelos de negócios existentes.
A IA generativa é poderosa, mas pode fornecer informações imprecisas e enganosas. Também é difícil confiar quando as empresas não estão totalmente cientes da fonte das informações usadas pelo transformador pré-treinado generativo e outros algoritmos.
Em alguns casos, a IA generativa pode promover novas formas de plágio que ignoram os direitos dos criadores de conteúdo e artistas. Também pode interromper os modelos de negócios existentes, principalmente em relação à publicidade e otimização de mecanismos de pesquisa.
Uma preocupação específica relacionada à IA generativa é que os modelos baseados em texto e geração de imagens podem facilitar a geração de notícias falsas. Também existe a possibilidade de que alguns modelos, capazes de replicar humanos, possam se passar por pessoas durante ataques de engenharia social.
Olhando para o futuro da IA generativa
À medida que os inovadores do mundo moderno continuam a otimizar e aprimorar modelos generativos de IA, essas ferramentas estão se mostrando uma promessa incrível. Atualmente, a pesquisa está em andamento sobre novas maneiras de criar ferramentas para detectar e superar possíveis problemas e desafios. Algumas empresas estão até construindo ferramentas capazes de detectar imagens, vídeos e textos gerados por IA.
As melhorias nas plataformas de desenvolvimento de IA também ajudarão a melhorar o desenvolvimento de soluções de IA generativas no futuro. Líderes de negócios e desenvolvedores já estão procurando maneiras de incorporar IA generativa nas ferramentas e sistemas que já usamos em grande escala.
As ferramentas de design se tornarão mais intuitivas, os verificadores gramaticais evoluirão e as ferramentas de treinamento poderão em breve identificar automaticamente as melhores práticas em nome dos líderes empresariais. A IA generativa tem o potencial de transformar praticamente todos os aspectos de como vivemos e trabalhamos.
