IA generativa: um guia completo

Recentemente, ferramentas de IA generativas, como ChatGPT e DALL-E, ganharam destaque ao redor do mundo por sua capacidade de geração de conteúdo. Mais do que isso, elas também surpreenderam seus usuários pelo potencial de aprendizagem e otimização de tarefas. 

Segundo uma pesquisa da McKinsey de 2022, a adoção de Inteligência Artificial mais do que dobrou nos últimos cinco anos. Além disso, o investimento em IA generativa também está aumentando em um ritmo acelerado e constante.

Mas, afinal, o que é uma IA generativa? Qual o seu diferencial frente a outros modelos de inteligência artificial? E quais suas aplicações no dia a dia?

Confira nosso conteúdo para entender mais sobre IA generativa e o motivo de sua popularidade!

O que é IA Generativa?

A IA generativa é um conjunto de algoritmos com potencial de aprendizagem mais complexo, baseado em machine learning. Por meio de uma base de dados robusta, essa IA é capaz de gerar conteúdos originais e realistas – como texto, imagens ou áudio.

O grande diferencial deste modelo de inteligência artificial é sua relação com o Processamento de Línguas Naturais (PLN). Desenvolvida a partir desta disciplina, a IA generativa é baseada em redes neurais artificiais de aprendizado profundo (ou deep learning) para identificar padrões complexos e gerar diferentes conteúdos. 

Na prática, estas redes neurais contribuem não só para a execução de comandos, mas também para a capacidade da IA generativa de gerar novos dados. Desta forma, a IA generativa se torna um grande expoente na criação de diferentes conteúdos, desde respostas a questionamentos simples até mesmo a recriação de vozes humanas.

Algumas ferramentas já utilizam esse modelo de IA, como o ChatGPT ou o DALL-E. Adaptados para diferentes comandos, essas ferramentas vêm ganhando cada vez mais adeptos e surpreendendo por seu potencial de execução. Seja pela qualidade dos textos ou pela possibilidade de gerar imagens realistas, os mecanismos de IA generativa já estão revolucionando o mercado – e isso é só o começo.

Qual a relação entre IA generativa e Machine Learning?

Uma vez que a IA generativa gera novos conteúdos a partir do aprendizado de uma base de dados, o machine learning se torna fundamental. É através dele que esse modelo de inteligência artificial é capaz de aprender padrões e gerar novas informações. 

Vale destacar que, através do machine learning, a IA generativa é capaz de aprender esses padrões de dados sem direcionamento humano. Seu desenvolvimento se dá através do enorme volume e complexidade de dados, que alimentam sua base de aprendizado e auxiliam, com ajuda do machine learning, em sua evolução. 

Em síntese, a orientação do machine learning permite que a IA generativa crie novas amostras de dados semelhantes aos conjuntos de dados existentes. Com isso, ferramentas de criação de texto ou geração de imagens conseguem produzir conteúdos cada vez mais complexos e realistas.

Como funcionam as IAs Generativas?

Os novos tipos de IA generativa têm o potencial de acelerar a adoção da IA, mesmo em organizações sem conhecimento profundo em inteligência artificial ou ciência de dados. É possível usar um modelo generativo para uma tarefa específica, inclusive por meio de APIs. 

Os recursos suportados pela IA generativa podem ser resumidos em várias categorias:

Na geração de conteúdos, ideias e imagens

A IA generativa é capaz de gerar novos conteúdos, imagens, ideias e até linhas de código para softwares a partir de comandos de texto. Os diferentes modelos criam resultados novos e exclusivos em uma variedade de modalidades, com destaque para textos e imagens. 

Na automação de processos

A IA generativa permite acelerar tarefas manuais ou repetitivas, como escrever e-mails, codificar ou resumir documentos grandes. A tecnologia auxilia na automação de processos em uma empresa, como no design de microchips, na transformação de modelos 2D para 3D, análise de dados, entre outras tarefas. 

Na personalização de experiências

A IA generativa proporciona ainda a criação de conteúdo e informações sob medida para um público, como chatbots para experiências personalizadas do cliente ou anúncios direcionados com base em padrões de comportamento pessoais.

Quais são os modelos de IA generativa?

Uma IA generativa pode funcionar através de diferentes modelos de programação. Seja por modelos como o Large Language Model, as Redes Adversárias Generativas, o Autoencoder Variacional e o Transformador (ou Transformer), uma IA generativa vai, normalmente, utilizar modelos de texto ou multimodais.

Confira abaixo algumas características de cada um dos principais modelos de IA generativa:

• Large Language Model (LLM): modelo de aprendizado capaz de processar e gerar textos em linguagem natural. Mediante uma robusta base de dados, baseada em diferentes produções textuais, uma IA LLM é treinada a partir destes dados e se torna capaz de prever e gerar respostas de linguagem natural. Comum em uso de chatbots ou ferramentas como o ChatGPT. 
• Generative Adversarial Networks (GAN): também conhecido como Redes Adversárias Generativas, é um dos modelos mais usados para inteligências artificiais generativas. É composto por dois tipos de redes neurais diferentes: um que gera novos dados, como áudio ou imagem, e um que distingue entre dados reais da base de dados e os dados gerados pela própria IA. A GFP-GAN, ferramenta capaz de restaurar imagens antigas, é um exemplo que usa esse modelo. 
• Autoencoder Variacional (VAE): similar ao modelo GAN, o Autoencoder também funciona a partir de duas redes neurais de codificação e decodificação. Sua grande diferença é a habilidade de comprimir uma maior quantidade de dados em uma representação menor deles, utilizando-a para criar dados semelhantes aos originais. 
• Transformador (ou Transformer): um modelo baseado em Transformer aprende através do rastreamento de relacionamentos de dados sequenciais. Por conta disso, é bastante utilizado quando envolve o Processamento de Linguagem Natural (PLN), como tradutores automáticos ou em ferramentas de perguntas e respostas. 

Esses modelos podem ser utilizados em diferentes ferramentas e beneficiar diversos setores. 

Na área de finanças, por exemplo, modelos generativos podem ser usados ​​para prever preços de ações e identificar fraudes. Já na área da saúde, são comumente utilizados na geração de imagens médicas sintéticas, que visam treinar modelos de machine learning para diagnósticos clínicos. 

Além disso, esses modelos também são aplicados em compras, para o gerenciamento de contratos e otimização da cadeia de suprimentos; e na música, com a criação de canções e melhorias nos sistemas de recomendação de hits para os usuários.

A seguir, apresentamos alguns exemplos de como esses modelos são utilizados na prática e ferramentas de IA generativa já disponíveis para os diferentes segmentos. Confira!

Tipos de IAs generativas baseadas em modelos de texto 

GPT-3

É um modelo autorregressivo pré-treinado em um grande corpo de texto para gerar texto em linguagem natural de alta qualidade. O GPT-3 foi projetado para ser flexível e pode ser ajustado para uma variedade de tarefas de idiomas, como tradução de idiomas, resumo e resposta a perguntas.

LaMDA (Language Model for Dialogue Applications)

É um modelo de linguagem transformador pré-treinado para gerar texto em linguagem natural de alta qualidade, semelhante ao GPT. No entanto, o LaMDA foi treinado em diálogo com o objetivo de captar nuances de conversas abertas.  

LLaMA 

É um modelo de processamento de linguagem natural menor em comparação com GPT-4 e LaMDA. Embora também seja um modelo de linguagem autorregressivo baseado em transformadores, o LLaMA é treinado em mais tokens para melhorar o desempenho usando menos parâmetros. 

Tipos de IAs generativas baseadas em modelos multimodais 

GPT-4 

É a versão mais recente da classe de modelos GPT, um modelo multimodal de grande escala que pode aceitar entradas de imagem e texto e produzir saídas de texto. GPT-4 é um modelo baseado em transformador pré-treinado para prever o próximo token em um documento. O processo de alinhamento pós-treinamento resulta em melhor desempenho e adesão ao comportamento desejado.

DALL-E 

É um tipo de algoritmo multimodal que pode operar em diferentes modalidades de dados. O DALL-E cria novas imagens ou obras de arte a partir de entrada de texto em linguagem natural. 

Stable Diffusion 

É um modelo de texto para imagem semelhante ao DALL-E. Porém, o Stable Diffusion usa um processo chamado “difusão” para reduzir gradualmente o ruído na imagem até que corresponda à descrição do texto. 

Progen 

Direcionado para a área da saúde, o Progen é um modelo multimodal treinado em 280 milhões de amostras de proteínas para gerar proteínas tendo como base as propriedades desejadas indicadas nas entradas de texto em linguagem natural.

IAs Generativas e o futuro do trabalho

Como vimos até aqui, os diferentes modelos de IA generativa trazem uma série de possibilidades de criação e automação para vários setores. Com esse tipo de potência tecnológica, a previsão é de que as IAs substituam tarefas repetitivas e deem mais tempo para que pessoas realizem demandas ligadas à criatividade e ao pensamento estratégico.

No entanto, vale salientar o quanto o aspecto humano permanece indispensável em qualquer segmento. Por mais que uma IA generativa consiga aprender incontáveis padrões e gerar novos dados, é apenas através da expertise humana que somos capazes de aproveitar os benefícios dessas ferramentas. 

O futuro do trabalho pode ser mais automatizado e otimizado graças às IAs, mas nada substitui o “toque humano” e sua necessidade. A IA generativa não chega para substituir os profissionais, mas sim para adicionar uma nova camada de inteligência que potencializa o trabalho, a criatividade inata e a inovação empreendida pelas pessoas e gerida por elas.

Deseja saber mais sobre o trabalho do futuro e como a tecnologia auxilia essa tendência? Confira o nosso podcast!

E como a Ingram pode auxiliar?

A IA generativa tem enormes implicações para os líderes de negócios – e muitas empresas já adotaram iniciativas usando diferentes modelos de IA. Em alguns casos, as companhias estão desenvolvendo aplicativos personalizados de modelo de IA generativa, ajustando-os com dados proprietários.

A partir do uso de IA generativa, as companhias podem obter uma série de vantagens, como:

• Aumento da produtividade; 
• Personalização da experiência do cliente; 
• Aceleração da área de P&D por meio de design generativo; 
• Desenvolvimento de novos modelos de negócios emergentes. 

Para experimentar esses e outros benefícios, comece sua jornada de investimento em inteligência artificial. Conheça as soluções de IA e ML da BRLink, empresa do grupo Ingram.