Evolução da IA ​​generativa e suas aplicações

Tal como outras formas de inteligência artificial, a IA generativa aprende como realizar ações a partir de dados anteriores. Ele cria um conteúdo totalmente novo – um texto, uma imagem ou até mesmo um código de computador baseado nesse treinamento, em vez de simplesmente categorizar ou identificar dados como outras IA.

No atual mundo em rápida evolução da inteligência artificial, a IA generativa assumiu o centro das atenções e captou a atenção tanto dos entusiastas da tecnologia como dos profissionais da indústria.

Com o surgimento de algoritmos poderosos e técnicas avançadas de aprendizado de máquina, aplicativos como o ChatGPT se tornaram o assunto da cidade, gerando manchetes e provocando conversas em todo o mundo.

IA generativa refere-se ao campo da IA ​​que se concentra na criação de conteúdo novo e original, em vez de simplesmente analisar dados existentes. Ele permite que as máquinas gerem resultados realistas e criativos, como texto, imagens e até música, que imitam o comportamento e a criatividade humanos.

Esta tecnologia inovadora abriu um mundo de possibilidades em vários setores, incluindo criação de conteúdo, assistentes virtuais, jogos e muito mais.

O que é IA generativa?

Tal como outras formas de inteligência artificial, a IA generativa aprende como realizar ações a partir de dados anteriores. Ele cria um conteúdo totalmente novo – um texto, uma imagem ou até mesmo um código de computador baseado nesse treinamento, em vez de simplesmente categorizar ou identificar dados como outras IA.

Todo mundo tem dias em que simplesmente não está com vontade de escrever outro e-mail, artigo ou linha de código. A IA generativa existe para apoiar o seu processo criativo.

Usando algoritmos de aprendizagem não supervisionados e semissupervisionados, a IA generativa processa enormes quantidades de dados para gerar seus próprios resultados. Um exemplo é como, com grandes modelos de linguagem, os programas de computador podem agora compreender facilmente textos e gerar novos conteúdos.

A rede neural que está no centro da IA ​​generativa pode captar as características de uma imagem ou texto específico e, em seguida, aplicá-las quando necessário.

O ChatGPT da OpenAI é o mais conhecido desses modelos de linguagem de IA generativa mais expansivos. Dado qualquer prompt de texto, como uma frase ou sentença, ChatGPT retorna o próximo texto mais lógico na sequência em linguagem natural.

Os desenvolvedores podem programar o ChatGPT mostrando apenas alguns exemplos ou prompts. A maioria das pessoas que interagiram com o ChatGPT ficaram fascinadas por sua capacidade de escrever uma linguagem coerente e de alta qualidade.

Como funciona a IA generativa?

A IA generativa usa aprendizado de máquina para processar uma enorme quantidade de dados visuais ou textuais, muitos dos quais são extraídos da Internet, e então determinar quais coisas têm maior probabilidade de aparecer perto de outras coisas.

Grande parte do trabalho de programação da IA ​​generativa envolve a criação de algoritmos que podem distinguir as “coisas” de interesse dos criadores da IA ​​– palavras e frases no caso de chatbots como ChatGPT, ou elementos visuais para DALL-E.

Mas, fundamentalmente, a IA generativa cria o seu resultado avaliando um enorme corpus de dados nos quais foi treinada e, em seguida, respondendo a solicitações com algo que se enquadra no domínio da probabilidade determinada por esse corpus.

História da IA ​​generativa

A emocionante jornada da IA ​​generativa pode ser encontrada nas décadas de 1950 e 1960, quando os pioneiros da inteligência artificial se propuseram a investigar as possibilidades desta área em desenvolvimento. Os investigadores de IA concentraram-se inicialmente na criação de sistemas baseados em regras que pudessem replicar o pensamento humano e os processos de tomada de decisão.

A ideia de modelos generativos, no entanto, começou a tomar forma ao longo do tempo e revolucionou uma série de indústrias, incluindo reconhecimento de fala, processamento de imagens e processamento de linguagem natural (PNL).

Novos modelos generativos, como redes bayesianas e modelos de Markov, tornaram-se disponíveis na virada do milênio, avançando significativamente a robótica e a visão computacional. A invenção do aprendizado profundo e o subsequente avanço, no entanto, elevaram o nível da IA ​​generativa.

A tecnologia de redes neurais profundas permitiu que pesquisadores e criadores fizessem avanços significativos na IA generativa. O desenvolvimento de redes adversárias generativas (GANs) em 2014, que produziram imagens, filmes e até sons extraordinariamente realistas que lembravam conteúdo autêntico gerado por humanos, foi um marco significativo.

Hoje, a IA generativa está sendo usada em uma enorme variedade de aplicações em diversos setores. Foi além do que é considerado arte e criatividade tradicional, permitindo a criação de composições musicais hipnotizantes e obras de arte cativantes.

Além disso, permitiu que as empresas criassem produtos frescos, melhorassem os resultados dos cuidados de saúde e alterassem completamente a forma como utilizamos a tecnologia. O campo da IA ​​generativa está preparado para crescer ainda mais à medida que a tecnologia se desenvolve e a disponibilidade de dados aumenta, abrindo inúmeras oportunidades para criatividade e descoberta.

Usos de modelos generativos

1. Geração de Texto

Esta é a aplicação de IA generativa que é a maior responsável pela crescente aceitação da IA ​​na criação de conteúdo. Tanto indivíduos como empresas frequentemente empregam tecnologias generativas de IA, como ChatGPT.

O tempo e o esforço necessários para produzir novos conteúdos são reduzidos pela geração de texto usando modelos generativos de IA. Isso é especialmente útil para esforços de marketing em que as organizações devem produzir grandes quantidades de conteúdo de forma rápida e eficaz.

Além disso, essas ferramentas também podem ajudar a criar relatórios baseados em texto e realizar cálculos comerciais complexos. A imagem acima mostra um exemplo de uso do chatGPT para calcular o retorno dos gastos com publicidade por meio de um prompt. Da mesma forma, você pode usá-lo para relatórios e cálculos comerciais.

2. Análise de sentimento

A análise de sentimento é outro uso da IA ​​generativa, que envolve análise de texto para determinar o sentimento ou emoção do usuário. Isso pode ser útil para empresas que desejam monitorar a opinião dos clientes em relação aos seus produtos ou serviços.

A análise de sentimento também pode ser usada no monitoramento de mídias sociais, pesquisas de mercado e muito mais. Veja um exemplo de ferramenta generativa de IA que ajuda a analisar o sentimento por trás de qualquer texto escrito. Ele analisa a sintaxe e o contexto do texto para determinar se o sentimento é positivo ou negativo.

3. Geração e aprimoramento de imagens

Você pode usar IA generativa para geração e aprimoramento de imagens. Essas ferramentas generativas de IA usam algoritmos de aprendizado de máquina para criar de tudo, desde arte abstrata até paisagens fotorrealistas. Além disso, eles também podem aprimorar imagens melhorando a qualidade da imagem, como remover ruído ou melhorar o equilíbrio de cores.

4. Criação de vídeo

Usando algoritmos de aprendizado de máquina, as ferramentas generativas de IA também podem criar vídeos com base em solicitações de texto ou entradas de dados. O recurso de criação de vídeo é particularmente útil para empresas de publicidade, entretenimento e educação. Os profissionais de marketing também podem usar ferramentas baseadas em modelos de IA para criar de tudo, desde anúncios curtos até longas-metragens.

5. Geração de código

A geração de código é outro uso interessante desta tecnologia maravilhosa. Modelos generativos de IA como GPT-3 podem ser treinados em grandes quantidades de código de várias linguagens de programação para criar novo código.

A geração de código assistida por IA pode ser usada para automatizar o processo de criação de modelos de sites, construção de clientes API ou até mesmo desenvolvimento de aplicativos de software inteiros. Em última análise, o código gerado por um modelo generativo de IA pode acelerar o processo de desenvolvimento e reduzir a necessidade de codificação manual.

Um exemplo simples é o Playground da Open AI, que permite criar comandos programáveis ​​por meio de prompts de texto.

6. Conversão de fala em fala

A conversão de fala em fala é um recurso impactante da maioria dos modelos generativos de IA. Envolve a conversão de uma linguagem natural para outra em tempo real. Isso pode ser útil para diversas aplicações, como tradução e interpretação de idiomas.

7. Geração de texto para fala

A geração de texto para fala refere-se à conversão de texto escrito em áudio falado usando processamento de linguagem natural. Este recurso pode automatizar tarefas como criação de audiolivros, construção de assistentes de voz e muito mais.

8. Geração de Áudio

Usando modelos de aprendizado profundo e de máquina, você pode usar IA generativa para criar novo conteúdo de áudio. Com apenas alguns cliques, você pode usar modelos de IA para criar tudo, desde música até efeitos sonoros e dublagens.

9. Geração e aumento de dados sintéticos

A geração de dados sintéticos envolve a criação de dados exclusivos a partir da entrada do conjunto de dados original. Isto é útil quando não há dados suficientes para treinar um modelo de aprendizado de máquina ou quando é difícil obter novos dados.

Os dados sintéticos podem gerar imagens de objetos que não existem no mundo real, como um novo tipo de carro ou uma criatura fictícia.

Por exemplo, Dall-E usa vários modelos, incluindo um transformador, um modelo de representação latente e CLIP, para traduzir frases em inglês em código. Além disso, esse código gera imagens e classifica as imagens existentes com base na proximidade delas com a frase fornecida.

Dados para potencializar sua IA generativa

Os modelos fundamentais usados ​​para gerar IA generativa e os resultados que eles criam precisam da contribuição humana para garantir a qualidade e a precisão de seus resultados, independentemente de você estar utilizando-os para alterar seu negócio ou construir ferramentas de IA generativa.

Além disso, as soluções generativas de IA necessitam de experiência humana para criar soluções específicas de domínio, tais como aplicações para os setores jurídico, médico e financeiro.

A TagX pode ajudar a garantir que suas soluções de IA generativa tenham os dados de alta qualidade necessários para fornecer a melhor experiência aos seus clientes.

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