Tecnologia capaz de aprender a lidar com padrões complexos de comportamento, a partir de uma ampla base de dados. Assim é a inteligência artificial generativa, ou simplesmente IA generativa. Trata-se de uma evolução da inteligência artificial, que se utiliza da aprendizagem de máquina (machine learning, em inglês), para se desenvolver e aperfeiçoar comandos.
Hoje já é possível utilizar a IA generativa para a criação de novos conteúdos, como simular conversas, criar textos, elaborar imagens, escrever músicas, apresentar conteúdos de áudio e vídeos, entre outros. É fato que a IA generativa reutiliza os dados obtidos durante seu treinamento para resolver novos problemas e questões.
De acordo com o professor Doutor Antônio Marcos Alberti, coordenador do Information and Communications Technologies (ICT) Laboratory do Instituto Nacional de Telecomunicações (Inatel), em entrevista exclusiva ao Próximo Nível, a inteligência artificial vem sendo estudada desde a conferência em Dartmouth, que aconteceu em 1956, quando se cunhou o termo, mas se popularizou recentemente com o aparecimento do ChatGPT e outras iniciativas de empresas como Microsoft e Google, entre outras.
O Google, por exemplo, desenvolveu uma IA generativa do Google Cloud. De acordo com a empresa, são usados modelos de fundação com capacidade de realizar múltiplas tarefas ao mesmo tempo, além de resumos rápidos, perguntas e respostas, classificações e outros. Para o Google, com o mínimo de treinamento necessário, os modelos são adaptados para usos específicos e funcionam plenamente, mesmo que com poucos dados.
Segundo o Gartner, em um estudo lançado recentemente, cerca de 55% das empresas já apostam em IA generativa. “As companhias não estão apenas falando sobre Inteligência Artificial Generativa – elas estão investindo tempo, dinheiro e recursos para avançar nessa área e obter resultados de negócios”, afirmou Frances Karamouzis, Analista e Vice-Presidente do Grupo.
Como funciona a IA generativa?
Enquanto as tecnologias de IA tentam imitar a inteligência humana para a execução de tarefas simples em computadores, a IA generativa tem a capacidade de, após receber o devido treinamento, aprender não só a linguagem humana, mas também linguagens de programação, de artes e de uma infinidade de temas relacionados aos mais diversos assuntos e setores.
Em outras palavras, uma IA generativa pode se utilizar de um modelo de machine learning para aprender padrões e identificar as relações em um conjunto de dados criados por humanos. O passo seguinte da máquina é utilizar esses padrões aprendidos para gerar novos conteúdos.
Na prática, a IA generativa absorve dados e, com eles, gera novas informações, de maneira original. Segundo o Canaltech, ela também pode gerar informações únicas a partir de cada interação. “Sua construção técnica permite ir além do aprendizado convencional, o que possibilita uma evolução constante, por conta própria, sem necessidade de programação humana”, destaca a matéria.
Em suma, para o desenvolvimento da IA generativa é necessário um volume considerável de informações, sejam textos, vídeos ou imagens. Isso é o que garantirá o processamento por parte da máquina. Depois de abastecida, ela passa por processos internos de compreensão e, a partir de comandos, a própria tecnologia responderá por si.
Machine Learning
Quando o assunto é inteligência artificial generativa, machine learning é um capítulo essencial. No cenário atual, a otimização de processos via dados de qualidade permite a tomada das melhores decisões. Assim, o aprendizado de máquina conquista seu espaço e sua relevância.
Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, é considerado uma subcategoria da IA, uma vez que é responsável por alimentar as máquinas com dados, para que a própria inteligência artificial possa interpretá-los e gerar novas informações. Ou seja, trata-se da capacidade do sistema aprender com os dados processados.
O conceito de ML está associado à ideia de que os equipamentos são, sim, capazes de aprender com seus próprios dados, reconhecendo padrões e tomando decisões. Ao identificar esses padrões em conjuntos de dados, isso pode passar a ser aplicado em uma variedade de tarefas.
Um novo momento: os assistentes virtuais estão cada vez mais inteligentes
As possibilidades de criação a partir da IA generativa são praticamente ilimitadas. Em constante evolução, uma IA generativa é capaz de criar algo novo e inesperado, tendo como base os dados inseridos na máquina. E hoje as empresas estão se beneficiando disso.
É sabido que uma empresa pode usar a IA generativa para várias finalidades, como a criação e o desenvolvimento de chatbots, criação de mídia, desenvolvimento e design de produtos, entre tantas outras coisas. Mas a lista de usabilidade não para por aí, pelo contrário.
Setores antes tradicionais, como o da saúde, também estão sendo impactados pela onda de inteligência artificial generativa. Hoje ela é utilizada, inclusive, como apoio para diagnósticos mais complexos, fazendo a identificação de padrões em exames médicos, por exemplo.
Uma informação relevante sobre IA generativa é que sua ascensão foi impulsionada pelo aumento do poder de processamento computacional e o grande volume de dados (fundamental para treinar modelos de IA).
A escalabilidade também é um aspecto importante quando se trata de IA generativa, uma vez que ela otimiza processos de maneira eficiente, encurtando distâncias e oferecendo a possibilidade de redução de custos operacionais por parte das empresas.
De acordo com uma publicação do Valor, os grandes bancos já estão fazendo uso de assistentes de inteligência artificial, onde os robôs e os algoritmos estão saindo dos laboratórios para interagir com clientes em serviços. A proposta é reduzir o tempo de tarefas repetitivas, tendo como meta a hiperpersonalização de serviços e produtos aos clientes.
Conheça alguns exemplos de IA generativa
Entre os modelos mais conhecidos de IA generativa estão:
- ChatGPT: Generative Pre-trained Transformer (GPT). Trata-se do grande responsável pela popularização da IA no mundo. O GPT traz um modelo de linguagem natural e foi desenvolvido pela OpenAI.
- DALL-E: um sistema que cria imagens a partir de descrições textuais. Foi criado e desenvolvido pela OpenAI.
- Midjourney: muito semelhante ao DALL-E, é uma ferramenta acessada através do Discord, mas que também cria imagens a partir de descrições de texto.
- Github Copilot: é plugin que foi desenvolvido pelo Github e tem a função de sugerir trechos de código. Ou seja, é praticamente usado por desenvolvedores.
- Bing Chat: lançado em fevereiro de 2023, ficou famoso pela criação de imagens. Ele atribuiu uma nova funcionalidade ao motor de pesquisa do Bing. Agora, ele permite falar com o chatbot de IA em vez de simplesmente escrever nas consultas de pesquisa.
- Jasper: é um sistema que cria textos de marketing, venda de produtos e textos específicos para mídias sociais.
- Google Bard: a ferramenta de IA de conversação do Google compete com o chatbot de inteligência artificial do ChatGPT, da OpenAI. Foi lançado no Brasil somente em julho de 2023, mas já tem seu público fiel.
Apesar de cada uma delas contar com funcionalidades específicas, elas têm a capacidade de criar textos e gerar imagens, por exemplo. No entanto, a tendência é de que tais ferramentas sejam usadas sob a supervisão humana, ajudando a melhorar a produtividade em casos de tarefas repetitivas ou necessidade de análise de grandes volumes de dados, entre outros.
