O que é inteligência artificial generativa? (2024)

A inteligência artificial generativa é uma tecnologia que permite que um computador crie conteúdo original, como texto, imagens, música ou até mesmo vídeos. Ao contrário da inteligência artificial convencional, que é programada para executar tarefas específicas, a IA generativa é capaz de criar algo novo e inesperado.

Essa tecnologia é baseada em algoritmos de aprendizado de máquina que são treinados usando enormes conjuntos de dados. Por exemplo, um algoritmo de aprendizado de máquina pode ser treinado usando milhões de imagens de gatos, o que permite que ele crie suas próprias imagens de gatos.

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A IA generativa já está sendo usada em diversas áreas, como na criação de novos produtos de beleza, na produção de arte e até mesmo na criação de roteiros de filmes. Um dos exemplos mais famosos é o programa DeepDream, criado pelo Google, que usa IA generativa para criar imagens psicodélicas a partir de fotos.

Apesar das possibilidades incríveis oferecidas pela IA generativa, há também preocupações éticas em torno do seu uso. Por exemplo, se um programa de IA generativo escreve uma notícia falsa que é indistinguível da realidade, isso pode ter consequências graves para a sociedade.

Em resumo, a inteligência artificial generativa é uma tecnologia fascinante e promissora que tem o potencial de transformar muitas áreas de nossa vida. No entanto, é fundamental que os desenvolvedores e usuários sejam responsáveis em seu uso e considerem as implicações éticas de suas criações.

Nos últimos meses, essa sigla apareceu em vários conteúdos. E ela não foi apenas destaque quando o tema era tecnologia. Já esteve em matérias de economia, negócios e até mesmo ambiente. Pois o ChatGPT, assim como a inteligência artificial, é um dos grandes temas de 2023. Neste contexto, vale a pena entender, na prática do que se trata a sigla, e mais do que isso, qual o impacto que ela pode ter na dinâmica de negócios.

A tecnologia, inclusive, chamou a atenção da Microsoft. Satya Nadella, CEO da companhia, já afirmou que quer embarcar IA na maior parte dos produtos da empresa. William Colen, Head de Inteligência Artificial e Milton Stiilpen, Diretor de Pesquisa & Inovação, ambos da Take Blip, explicam o que é ChatGPT, a utilidade da ferramenta e o motivo de sua repercussão recente.

“A tecnologia GPT, ou ‘Transformador Generativo Pré-Treinado’ é um modelo de Inteligência Artificial (IA) criado a partir de redes neurais artificiais (método de aprendizagem de máquina), e treinado com uma enorme quantidade de dados. O objetivo é compreender e produzir textos e conversas semelhantes às realizadas por seres humanos. O ChatGPT foi uma aplicação desenvolvida a partir do GPT-3, com um treinamento específico e uma interface amigável, que ajuda os usuários a interagirem através de diálogos inteligentes e naturais sobre qualquer assunto do conhecimento humano.”

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“O sucesso dessa aplicação alcançou o mundo inteiro de repente. Mas é o tipo de tecnologia que não foi construída da noite para o dia. Em 2015, as redes neurais artificiais já faziam algo parecido, com alguns primeiros modelos criados através de Redes Neurais Recorrentes (RNN, em inglês) que simulavam a escrita de um autor de livro como Shakespeare. A grande diferença entre 2015 e 2023 é que esse tipo de modelo de IA ganhou, ao longo dos anos, cada vez mais capacidade de analisar o contexto da conversa ou do texto a ser interpretado, resumido ou traduzido, através de um mecanismo nomeado como Attention”, diz Milton.

“A ideia por trás é algo semelhante ao que nós humanos fazemos desde crianças. Lembram dos exercícios de preencher as lacunas de uma frase dada as palavras ao seu redor? Os modelos de redes neurais mimetizam esse mecanismo: dado o contexto, qual seria a próxima palavra mais provável? As redes neurais recorrentes de 2015 tinham a capacidade de contexto limitada a algumas palavras de distância. Arquiteturas criadas posteriormente, como Gated Recurrent Units (GRU) e a Long Short-Term Memory (LSTM) conseguiram aumentar essa capacidade quando comparadas às RNNs. Mas foi o Attention, mecanismo por detrás de modelos Transformers, que conseguiu levar a capacidade de contexto, em teoria, ao infinito, caso exista recursos computacionais suficientes para tal. Por isso, modelos desse tipo de arquitetura tem a capacidade de manter a coerência em longas sequências como na escrita de um livro. Mais do que isso, conseguem buscar na sua memória de contexto relações que possibilitam aplicações além da geração de texto, como tradução, perguntas e respostas e diálogos”, conclui Willian.

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