IA generativa explicada

Não é comum vermos tecnologias que ganham uma adoção e atenção de forma exponencial em um período de tempo muito curto, da mesma forma que o ChatGPT da OpenAI desde o final de 2022. Estima-se que o ChatGPT tenha atingido 100 milhões de usuários em apenas dois meses.¹ Foram necessários 10 anos para a Netflix atingir 100 milhões de usuários; seis anos e meio para o Google Tradutor; cerca de dois anos e meio para o Instagram; e cerca de nove meses para o TikTok.^2,3

A inteligência artificial (IA) generativa é um campo em rápida evolução que tem o potencial de revolucionar muitas indústrias. Esta poderosa tecnologia usa algoritmos de aprendizado profundo para criar conteúdo novo e original, desde texto e imagens até música e modelos 3D. Como resultado, a IA generativa atraiu a atenção de investidores que buscam capitalizar com o seu vasto potencial. Neste artigo, explicaremos a IA generativa e veremos um pouco de sua história.

Este artigo é parte de nossa série de pesquisa em IA generativa. Para acessar as nossas pesquisas sobre o tema, clique aqui (em inglês).

Principais conclusões

• A IA generativa é o modelo de IA mais poderoso e fácil de ser usado até hoje.
• O modelo Transformer do Google abriu o caminho para o desenvolvimento de modelos de IA generativos mais avançados, como o BERT e GPT-3 – o modelo fundamental no qual o ChatGPT se baseia.
• A IA generativa tem uma ampla variedade de casos de uso atuais e futuros em várias indústrias, incluindo criação de conteúdo, atendimento virtual ao cliente, assistência médica, finanças, tradução de idiomas e jogos.

O que é IA generativa?

Inteligência artificial generativa refere-se aos sistemas de inteligência artificial que são projetados para criar conteúdos novos e originais, com base nos dados com os quais foram treinados. Isto pode incluir a geração de texto, imagens, música, e até mesmo modelos 3D. Diferentemente da IA discriminativa, que é usada para classificar e categorizar dados, a IA generativa cria dados novos usando modelos probabilísticos para gerar saídas baseadas nos padrões que aprendeu com os dados de entrada.

Uma história da IA generativa: Modelo de Transformer do Google

A IA generativa tem uma história longa e fascinante, mas não foi até o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo (deep learning) que ela se tornou uma ferramenta prática para criar conteúdo novo e original. Um dos avanços mais significativos nesse campo foi o modelo Transformer do Google, introduzido em 2017.

O modelo Transformer for projetado para lidar com as limitações dos modelos anteriores de sequência a sequência a sequência no processamento de linguagem natural. Este modelo introduziu uma nova maneira de processar dados sequenciais, usando mecanismos de auto-atenção para capturar as relações entre elementos diferentes em uma sequência. Isto permitiu ao modelo entender e gerar texto melhor, e rapidamente se tornou o modelo de última geração para as tarefas de processamento de linguagem natural.

O sucesso do modelo Transformer levou ao desenvolvimento de muitos modelos novos e aprimorados de IA incluindo BERT e GPT-3 da OpenAI. BERT ou Representações Codificadoras Bidirecionais de Transformadores é um modelo baseado em transformador que usa uma abordagem de pré-treinamento para aprender as relações entre as palavras em uma frase. O GPT-3 da OpenAI, por outro lado, é um modelo de linguagem que usa uma rede neural profunda com 175 bilhões de parâmetros para gerar texto semelhante ao texto criado por humanos.⁴

No contexto da IA generativa, um parâmetro é um valor que controla o comportamento do modelo de machine learning (aprendizado da máquina). Modelos de machine learning são algoritmos matemáticos projetados para aprender padrões nos dados e fazer previsões com base nesses dados. Os parâmetros de um modelo determinam como ele processa os dados e como gera previsões.

Os parâmetros têm um papel crucial no controle das saídas do modelo. Por exemplo, em um modelo de geração de texto, os parâmetros podem controlar o estilo, tom e conteúdo do texto resultante. Ao ajustar os parâmetros do modelo, é possível influenciar a saída do modelo e gerar um texto que atende a critérios específicos.

Em geral, quanto mais parâmetros um modelo tem, mais preciso e poderoso ele será. Com mais parâmetros, um modelo pode aprender uma gama ainda mais vasta de relações e padrões nos dados. Isto pode levar a um desempenho melhor e maior precisão nas suas previsões. Entretanto, ter muitos parâmetros também pode ser uma desvantagem. Com muitos parâmetros, um modelo pode se tornar excessivamente ajustado, o que significa que ele está muito vinculado aos dados e poderá não generalizar-se muito bem a novos dados. O excesso de ajustes (overfitting) pode resultar em um desempenho ruim nos dados de teste e pode limitar a capacidade do modelo de fazer previsões precisas.

Explorando os casos de uso da IA generativa

A IA generativa tem uma ampla gama de casos de uso atuais e futuros em várias indústrias. Aqui estão alguns dos casos mais importantes:

1. Criação de conteúdo: Modelos de IA generativa estão sendo usados para criar conteúdo novo e original em áreas como texto, música, arte e vídeo. Por exemplo, música e arte geradas por IA podem ser usadas para criar formas novas e inovadoras de expressão, enquanto o texto gerado por IA pode ser usado para desenvolver artigos de notícias, descrições de produto e conteúdo de marketing.
2. Atendimento virtual ao cliente: Os chatbots básicos já existem há anos, mas os modelos generativos de IA podem oferecer agentes virtuais de atendimento ao cliente mais robustos, para ajudar os clientes com consultas cada vez mais complexas. Ao usar a IA para gerar respostas às perguntas dos clientes, as empresas podem melhorar a eficiência e a qualidade de suas operações de atendimento ao cliente.
3. Assistência médica: A sociedade moderna produz grandes quantidades de dados de saúde, incluindo registros médicos eletrônicos e dados de imagem. Com a ajuda da IA generativa, esses dados podem ser usados para desenvolver novas ferramentas de diagnóstico, prever resultados de doenças e melhorar o atendimento aos pacientes.
4. Finanças: Nas finanças, os modelos de IA generativa podem ser aproveitados para fazer previsões sobre preços de ações, taxas de câmbio e outras métricas financeiras. Estas informações podem ser usadas para tomar decisões de investimento e potencialmente melhorar o planejamento financeiro.
5. Tradução de idiomas: Os modelos generativos de IA têm o potencial de melhorar consideravelmente a precisão e a eficiência dos serviços de tradução de idiomas. Ao usar inteligência artificial para gerar traduções, as empresas podem melhorar a qualidade de seus produtos e serviços e aumentar seu alcance global.
6. Jogos: Experiências de jogo novas e inovadoras também podem ser criadas usando modelos de IA generativa. Por exemplo, personagens, ambientes e enredos gerados por IA podem ser usados para criar experiências de jogo únicas e envolventes.
7. Mecanismos de busca: A aplicação de IA generativa para os mecanismos de busca tem o potencial de melhorar significativamente a experiência de pesquisa dos usuários, tornando-a mais eficiente, personalizada e com um tom de conversa mais natural. A IA generativa pode entender consultas de linguagem e fornecer resultados de pesquisa relevantes, permitindo aos usuários fazer perguntas em um formato de conversa e receber respostas em tempo real.

Estes são apenas alguns dos muitos casos de uso atuais e futuros da IA generativa. Conforme esta tecnologia continua a evoluir e melhorar, ela tem o potencial de revolucionar muitas indústrias e ter um enorme impacto na maneira como vivemos e trabalhamos. Como uma indagação interessante, podemos nos perguntar “Onde existe texto hoje?”, já que aí é onde a tecnologia tem o maior potencial disruptivo a curto prazo.

Conclusão: A IA generativa está em sua infância e as oportunidades são inúmeras

A IA generativa percorreu um longo caminho desde o início, e continua a evoluir rapidamente. Embora a tecnologia já tenha sido incorporada a inúmeras aplicações, casos de uso provavelmente se expandirão rapidamente conforme a tecnologia se amadurece. Desde a criação de conteúdo novo e original até a revolução nas indústrias, a IA generativa tem o potencial de moldar o futuro em inúmeras formas. Seja criando novas formas de arte e expressão, melhorando os resultados de assistência médica, ou tomando decisões de investimento, as possibilidades da IA generativa são virtualmente ilimitadas. As perspectivas para a IA generativa parecem brilhantes, e esperamos ver muitos desenvolvimentos empolgantes neste campo nos anos a seguir.