O que são as inteligências artificiais generativas e como podem ser usadas?

Não há outro termo mais em alta na internet como a IA. Mas será que todas as pessoas entendem o que é a inteligência artificial generativa e por que ela leva esse adjetivo menos comentado?

É muito fácil se perder nos conceitos e isso faz parte de uma novidade que chega com tanta força em tão pouco tempo (eu já vi isso acontecer muitas vezes, acredite!).

Algumas pessoas podem pensar que quando se adiciona “generativa” dentro desse termo é só uma maneira mais chique de se referir à mesma coisa. 

Mas não é o caso.

Na verdade, esse acréscimo tem mais a ver com especificidade do que ela é capaz de fazer. 

Para dar uma boa pista a você, tenho certeza que você já a conhece (ou pelo menos tem uma boa noção) por causa do Chat GPT ou algum concorrente.

Agora, pensando de uma maneira mais ampla, o que seriam as inteligências artificiais generativas e por que é preciso fazer essa distinção ao ponto de criar um texto só para isso?

Bom, eu prometo que vou te descomplicar essa e outras dúvidas para você. 

Basta seguir lendo.

Então, vamos nessa?!

Ah, claro, só uma parada antes porque o tema tem tudo a ver:  meu time da NP preparou um material incrível  sobre como se preparar para essa nova fase do mercado que já está transformando o marketing. Clica e baixa!

O que são as inteligências artificiais generativas?

As inteligências artificiais generativas são sistemas de inteligência artificial (IA) que têm a capacidade de criar, produzir ou gerar novos dados, imagens, textos, áudio e até mesmo vídeos de maneira autônoma.

Sem rodeios, é isso.

Elas são sistemas projetados para aprender padrões e características de conjuntos de dados existentes e, a partir desse aprendizado, são capazes de gerar novos conteúdos que se assemelham ao que foi aprendido.

Então, resumindo a ideia: a IA generativa é aquela que cria algo novo a partir do que recebe.

Então você pode estar pensando: ela é um tipo de IA?

Exato!

Nem toda inteligência artificial será capaz de gerar, mas quando ela leva esse adjetivo, então, ela é.

Abordagens da inteligência artificial generativa

Bom, partindo agora para os tipos, ou melhor, as abordagens da IA generativa, existem três principais que eu quero destacar:

• Redes Generativas Adversariais (GANs): elas são compostas por duas redes neurais competindo entre si. Uma delas, o gerador, cria amostras de dados, enquanto a outra, o discriminador, tenta distinguir se essas amostras são reais ou geradas. Com o tempo, o gerador é aprimorado para criar dados cada vez mais realistas, enquanto o discriminador se aprimora na identificação de dados falsos;
• Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Redes Neurais de Transformadores (ex: GPT): esses tipos de redes são capazes de gerar sequências de dados, como textos, música ou código, utilizando a aprendizagem de padrões em dados existentes para prever e gerar novas sequências;
• Redes de Autoencoders Variacionais (VAEs): são usadas para gerar novas amostras de dados a partir de um espaço de representação latente, permitindo a criação de novos dados com base em padrões aprendidos nos dados de treinamento.

E isso é só um gostinho das mil e uma possibilidades!

Como funciona a IA generativa?

Essa não é uma pergunta tão simples, mas que vou me dedicar a deixar o mais claro possível.

Primeiro, vale dizer: as inteligências artificiais generativas funcionam utilizando algoritmos e modelos de aprendizado de máquina específicos que lhes permitem gerar novos dados, imagens, textos ou outros tipos de conteúdo com base no aprendizado de padrões,

A partir disso, posso me aprofundar em alguns fundamentos desse funcionamento. 

Bora lá?

Aprendizado de padrões

As inteligências artificiais generativas são treinadas utilizando conjuntos de dados extensos e variados para identificar e compreender padrões, características e relações dentro desses dados, certo?

Mas o que isso significa, na prática?

Por exemplo, um modelo pode aprender a reconhecer rostos humanos ao analisar milhões de imagens de pessoas.

Esse aprendizado é essencial para que a IA possa gerar novos dados que se assemelham aos padrões aprendidos.

Modelagem de distribuição de probabilidade

Com base nos padrões aprendidos nos dados de treinamento, a inteligência artificial constrói um modelo estatístico da distribuição de probabilidade desses padrões.

Isso, mesmo, aquele assunto de matemática que você viu a vida inteira…

A IA entende a probabilidade de certos padrões ou características ocorrerem nos dados. 

Essa compreensão estatística é fundamental para a geração de novos dados realistas ou plausíveis. 

Quanto mais ela consegue fazer essa previsão bem, melhor ela entrega!

Utilização de arquiteturas específicas

Existem diferentes arquiteturas de inteligências artificiais generativas, inclusive, que eu já falei aqui.

Redes Generativas Adversariais (GANs), Redes Neurais Recorrentes (RNNs), Redes Neurais de Transformadores (por exemplo, modelos GPT), lembra? 

Cada arquitetura possui uma abordagem única para a geração de novos dados com base nos padrões aprendidos durante o treinamento.

Processo de geração

Após o treinamento, a IA generativa é capaz de gerar novos dados por meio de diferentes métodos, dependendo da arquitetura utilizada. 

Por exemplo, em GANs, um gerador cria amostras de dados e um discriminador avalia sua autenticidade. 

O gerador é aprimorado continuamente para produzir dados mais realistas, enquanto o discriminador é treinado para discernir entre dados reais e gerados!

Refinamento contínuo

O grande ponto aqui é: a IA é boa porque ela sempre se supera. 

Ela é feita para isso.

Então, sempre após a geração inicial, o modelo passa por refinamentos contínuos com base no feedback recebido durante o processo de geração. 

Ajustes nos parâmetros do modelo são realizados para melhorar a qualidade, autenticidade e diversidade dos dados gerados — e o que faz dela algo tão fundamental hoje.

Aplicações diversas

As inteligências artificiais generativas têm aplicações em várias áreas, como geração de imagens, música, texto, criação de conteúdo, design assistido por computador e muito mais. 

Suas capacidades de criar novos dados são exploradas em diversos campos, impulsionando inovações e possibilitando novas formas de criatividade e produção de conteúdo.

Mas vou falar ainda melhor disso. Fique tranquilo!

Qual é a origem das IAs generativas?

Te adianto que não foi uma só pessoa que um belo dia criou a IA generativa e jogou ela no mundo. 

É mais sobre um processo evolutivo.

Até porque a ideia de criar sistemas capazes de gerar conteúdo artificialmente não é nova — o cinema aí é a mais bela prova disso!

Então, dito isso: essa origem tem raízes históricas na evolução da inteligência artificial e da ciência da computação. 

Isso remonta ao desenvolvimento de diferentes técnicas e algoritmos ao longo do tempo. 

No entanto, os avanços significativos nas IAs generativas se dão em períodos mais recentes, principalmente nas últimas décadas.

Bom, alguns marcos importantes na origem e desenvolvimento das IAs generativas incluem:

Redes Neurais Artificiais: década de 1940-1950: 

As primeiras noções de redes neurais artificiais foram concebidas, com contribuições de pesquisadores como Warren McCulloch e Walter Pitts. 

Essas redes foram inspiradas pelo funcionamento do cérebro humano e serviram como base para o desenvolvimento futuro de modelos de IA.

Computação e processamento de dados: décadas de 1950-1960: 

Com o aumento da capacidade de processamento computacional, surgiram ideias iniciais sobre a criação de máquinas capazes de gerar informações.

Redes Neurais Recorrentes (RNNs): décadas de 1980-1990

As RNNs, um tipo de rede neural capaz de lidar com sequências de dados, foram desenvolvidas nesse período.

Elas tinham a capacidade de gerar sequências de texto, música e outros dados sequenciais.

Redes Generativas Adversariais (GANs): anos 2010 em diante

As GANs, propostas por Ian Goodfellow em 2014, representaram um marco significativo nas IAs generativas. 

Essa arquitetura de rede neural consiste em um gerador e um discriminador que competem entre si, permitindo a geração de dados realistas, como imagens e textos.

Modelos de Linguagem baseados em Transformadores: anos 2010 em diante

Também na década de 10, os modelos como o GPT (Generative Pre-trained Transformer) e suas variantes passaram a usar arquiteturas de transformadores para gerar texto coerente e de qualidade, impulsionando avanços em geração de linguagem natural.

Ou seja, quando o negócio começou a ficar mais perto do agora!

O campo das IAs generativas continua evoluindo rapidamente, como você mesmo pode perceber.

Os pesquisadores estão explorando, diariamente, várias aplicações e técnicas para melhorar a capacidade desses sistemas de gerar conteúdo de alta qualidade e diversidade em diferentes domínios.

E isso é incrível!

Quais são as aplicações das inteligências artificiais generativas no dia a dia?

Agora, o que você quer mais saber, provavelmente, é o uso no dia a dia da IA generativa, acertei?

Pois bem.

Não dá para falar dela sem falar das aplicações que tem facilitado a vida de todo mundo — seja nos negócios como no campo pessoal mesmo.

As inteligências artificiais generativas têm aplicações em diversas áreas, como a geração de arte, a criação de conteúdo digital, a síntese de voz e música, a geração de imagens realistas e na produção de texto e por aí vai (por um longo caminho!).

Vou detalhar um pouco mais sobre alguns desses usos agora, ok?

Criação de textos

Com certeza, essa é a aplicação mais comum de todas!

Ferramentas como o GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), que é a mais popular no momento, são utilizadas para assistência na redação e geração de conteúdo. 

O caso mais comum é quando um redator está escrevendo um artigo e pede ajuda à ferramenta. 

Digamos que ele digita um parágrafo inicial sobre o histórico da IA (vamos pensar no nosso próprio assunto) e solicita que a ferramenta o ajude a expandir o conteúdo. 

O que o Chat GPT, por exemplo, vai fazer?

Com base em seu treinamento, ele gera automaticamente um parágrafo adicional com informações detalhadas sobre os marcos históricos, contribuindo para o desenvolvimento do artigo.

Isso quer dizer que qualquer pessoa pode pedir para uma ferramenta criar um texto para ela? Pragmaticamente, sim.

Mas como esse texto vai ficar, é outra história, viu?

Além das alucinações, que são próprias das IAs — e elas mesmo fazem esse disclaimer! —, o modo como você pergunta influencia diretamente na resposta (vale ler sobre engenharia de prompt).

Então, ela pode, sim, ser uma grande assistente, mas não ao ponto de substituir o papel do redator. Seu apoio na criação de conteúdo otimiza o tempo, mas nem sempre é o suficiente.

É preciso checar os fatos, enriquecer aquele conteúdo e até mesmo dar um toque “humano” (mesmo que ela saiba se passar muito bem por um!).

Geração de imagens

Depois do texto, o que mais se fala é em relação às fotos criadas por inteligência artificial, ou seja, a geração de imagens novas e do zero —, mas que também vale para vídeos e o design em geral.

Redes Generativas Adversariais (GANs) são o ponto de partida para criar algo que parece real, mas que, na verdade, é gerado pelo computador. 

Essas imagens são aplicadas em áreas variadas: design de produtos, prototipagem visual, criação de ambientes virtuais para jogos, simulações e efeitos especiais em filmes e publicidade.

O Mid Journey é uma ferramenta de geração de imagens popular que utiliza redes neurais generativas para criar paisagens e cenas realistas. 

Exemplo prático desse uso: um artista visual que está trabalhando em um projeto de design de um jogo de ficção científica pode, muito bem, aproveitar esse tipo de geração. 

A ferramenta consegue ajudar, nesse caso, a criar imagens de planetas distantes, com paisagens alienígenas e ambientes futuristas. 

É uma maneira inteligente de sair do zero ou de um bloqueio criativo.

O que é uma baita vantagem competitiva para quem ignora esse apoio, né?

Com alguns parâmetros ajustados, o resultado entregue ao artista pode ser aproveitado como uma boa referência — mas que pode passar por muitas alterações ainda!

Claro que isso também pode gerar problemas como o uso da inteligência generativa para construção de todo um trabalho audiovisual sem apoio de profissionais ou mesmo a produção de imagens indevidas “deepfake”, mas esse é o lado negativo da aplicação.

São esses usos que ainda vão gerar muitas discussões e, espero, limitações.

Reconstrução e síntese de voz

Você provavelmente já deve ter visto algo como: “veja como seria a voz de Beyoncé se ela soubesse falar em português.”

Isso é pura IA generativa.

Os algoritmos conseguem reconstruir vozes ou criar vozes sintéticas naturalistas. 

Elas são geradas da mesma forma que qualquer outra criação: com base em amostras de voz existentes e nos padrões de fala para produzir sons precisos e naturais.

O marketing já fez um famoso uso dessa reconstrução, na propaganda da Volkswagen com as cantoras Elis Regina, que já faleceu, e sua filha Maria Rita.

É algo, como você deve estar pensando, extremamente impactante!

Digo isso tanto no sentido positivo quanto no negativo, pois dá abertura para muitas possibilidades, né?

Tanto se pode aproveitar a IA para ouvir a voz de alguém que não está mais vivo ou que perdeu a fala como também é possível usá-la para imitar a voz de alguma pessoa pública sem sua autorização e compartilhar publicamente para prejudicá-la.

É por isso que a regulação das IAs generativas tem sido um ponto de atenção em todo o mundo!

Tendências para as IAs generativas

No final das contas, tudo se resume a isso: tendências!

O futuro é uma caixinha de surpresa, mas vou compartilhar algumas das minhas apostas com você.

Maior realismo e diversidade

A expectativa é sempre evoluir!

Então, não dá para negar que uma tendência será o avanço na capacidade das Redes Generativas Adversariais (GANs) e outros modelos para gerar dados mais realistas.

Porém, quero ressaltar também que a diversidade é importante aqui.

Ou seja, não só estamos falando da criação de imagens mais detalhadas e convincentes, como um banco de dados com referências mais múltiplas. 

As IAs se baseiam nas informações humanas e se elas são excludentes, assim será também a ferramenta, percebe?

Interpretabilidade e controle

Uma tendência que também acredito é relacionada ao desenvolvimento de métodos que permitam aos usuários maior controle sobre o que é gerado pelos modelos generativos.

Basicamente, maior interferência nossa!

Isso depende, claro, de avanços na interpretabilidade dos modelos, o que permite entender melhor como eles geram dados, além do desenvolvimento de técnicas que permitam a manipulação de atributos específicos em imagens, texto ou outros tipos de conteúdo gerado.

Ética e segurança

Defendo que a ênfase em questões éticas e segurança são essenciais – e para ontem!

Não consegui deixar de já falar isso quando expliquei sobre as aplicações porque, de fato, elas estão muito ligadas.

O conteúdo altamente realista de imagem ou voz, como eu disse, traz a preocupação (super válida) sobre o uso indevido desses materiais para disseminar informações falsas ou gerar conteúdo enganoso. 

Então, métodos para detecção e mitigação de conteúdo gerado de forma maliciosa ou prejudicial será uma tendência emergente, além da entrada do governo e órgãos oficiais nessa equação.

Integração com outras tecnologias

Para fechar, acho que um caminho natural seria o aumento na integração de IAs generativas com outras áreas da inteligência artificial, como processamento de linguagem natural, visão computacional e robótica.

Tudo isso vai ajudar a criar sistemas mais abrangentes e adaptáveis!

Antes de dizer adeus, quero só te lembrar daquele material que falei lá no começo. Se você quer saber tudo que as novas IAs generativas podem oferecer e como elas já estão impactando o seu negócio, aproveite para baixar!

Conclusão

Muitas vezes, quando as pessoas estão falando de IA, elas se referem, na verdade, à inteligência artificial generativa. Mas isso não quer dizer que elas são a mesma coisa.

Esse termo é justamente para dizer que ela é aquela que consegue gerar algo.

A criação de algo novo, então — seja uma imagem, arte, voz ou texto — é uma capacidade específica que ela tem e que a distingue de outras formas.

Sem falar que ela depende de muitos elementos: aprendizado de padrões, modelagem de distribuição probabilística, arquiteturas específicas, além de refinamento contínuo!

Agora, é acompanhar essa evolução, que continua acontecendo, juntamente com a discussão de ética para tornar esse uso mais seguro e positivo.

Mas me diga: como você tem usado a I generativa no seu dia a dia?

Até a próxima!

Perguntas frequentes sobre inteligência artificial generativa

O que é inteligência artificial generativa?

A inteligência artificial generativa refere-se a sistemas de IA capazes de criar ou gerar novos dados, como imagens, texto, música e vídeos, utilizando modelos de aprendizado de máquina para aprender padrões e produzir conteúdo autônomo.

Como funciona a IA generativa?

A IA generativa opera através de algoritmos e modelos que aprendem a partir de conjuntos de dados existentes para gerar novos conteúdos. 

Utiliza redes neurais e abordagens como GANs, RNNs ou VAEs para aprender e reproduzir padrões, gerando dados que se assemelham aos dados originais.

Quais são os exemplos de inteligência artificial generativa?

Exemplos incluem Redes Generativas Adversariais (GANs) para criação de imagens realistas, modelos de linguagem baseados em transformadores como GPT para geração de texto e Redes Neurais Recorrentes (RNNs) para música e reconstrução de voz.

Quais são as tendências para as IAs generativas?

Tendências incluem avanços na geração de dados mais realistas e diversificados, controle e interpretabilidade sobre a geração de conteúdo, aplicação em diversos domínios, ênfase em questões éticas e segurança, e integração com outras tecnologias de IA para criar sistemas mais abrangentes.