Nos últimos anos, a inteligência artificial generativa (IA generativa) tem sido um dos temas mais discutidos no campo da tecnologia e da pesquisa. Manchetes e notícias frequentemente destacam os avanços impressionantes alcançados por sistemas como o ChatGPT da OpenAI. No entanto, o que exatamente significa “IA generativa“?
Antes do boom da IA generativa, o campo de IA estava mais focado em modelos de aprendizado de máquina que faziam previsões com base em dados históricos. Esses modelos eram treinados com vastos conjuntos de dados para realizar tarefas como detecção de tumores em raios-X ou previsão de inadimplência em empréstimos. No entanto, a IA generativa muda o jogo. Ela não se limita a fazer previsões com base em dados existentes, mas é treinada para criar novos dados que se assemelham aos dados de treinamento.
Segundo Phillip Isola, professor associado de engenharia elétrica e ciência da computação no MIT, a distinção entre IA generativa e outros tipos de IA pode ser sutil, pois muitas vezes os mesmos algoritmos são utilizados em ambos. No entanto, a IA generativa se destaca pela capacidade de gerar dados inéditos.
As raízes da IA generativa
Uma das primeiras formas de IA generativa é a cadeia de Markov, que remonta a 1906, quando Andrey Markov, um matemático russo, introduziu essa técnica estatística para modelar processos aleatórios. Embora as cadeias de Markov tenham sido usadas por muito tempo em tarefas de previsão de próxima palavra, elas são limitadas, pois geram texto com base apenas nas palavras anteriores. Portanto, sua capacidade de criar texto plausível é limitada.
No entanto, a evolução da IA generativa nos últimos anos se concentrou em superar essas limitações. Os modelos generativos modernos são maiores e mais complexos, com bilhões de parâmetros. Eles são treinados com vastos conjuntos de dados, como o texto disponível na internet, para aprender os padrões e dependências nas sequências de palavras e frases.
Avanços na arquitetura
Um dos marcos na evolução da IA generativa foi a introdução das Redes Adversárias Generativas (GANs) em 2014. Esses sistemas usam dois modelos em conjunto, um que gera saídas desejadas (como imagens) e outro que discrimina entre dados reais e gerados. Isso leva o gerador a aprimorar suas saídas, resultando em resultados cada vez mais realistas. Os modelos GANs são amplamente utilizados na geração de imagens, como o StyleGAN.
Outro avanço veio com os modelos de difusão, apresentados em 2015, que refinam iterativamente suas saídas para gerar novos dados semelhantes aos dados de treinamento. Essa abordagem tem sido usada para criar imagens extremamente realistas e é a base do sistema de geração de texto para imagem chamado “Stable Diffusion.”
A revolução do Transformador
Em 2017, o Google introduziu a arquitetura do transformador, que desempenhou um papel fundamental no desenvolvimento de grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT. Os transformadores codificam cada palavra em um corpus de texto como um “token” e geram um mapa de atenção que captura as relações entre esses tokens. Essa inovação permitiu aos modelos de linguagem entender o contexto e gerar texto coerente e relevante.
Essas são apenas algumas das abordagens na IA generativa, e todas têm em comum a capacidade de converter entradas em representações numéricas de dados. Isso abre um vasto leque de aplicações em diferentes campos.
Aplicações da IA generativa
A IA generativa tem uma variedade de aplicações em diversas áreas. Um exemplo é a criação de imagens sintéticas para treinar sistemas de visão computacional. Grupos de pesquisa, como o de Isola no MIT, estão usando IA generativa para gerar dados de treinamento, que podem ser valiosos para ensinar máquinas a reconhecer objetos e padrões em imagens.
Além disso, a IA generativa pode ser usada na criação de novos materiais e estruturas. Grupos como o de Tommi Jaakkola no MIT exploram essa possibilidade, usando IA generativa para projetar estruturas proteicas e cristalinas. Esses modelos podem aprender a criar estruturas estáveis e realizáveis com base em relações encontradas em conjuntos de dados.
Os limites e desafios da IA generativa
Embora a IA generativa tenha conquistado resultados impressionantes, ela não é a melhor escolha para todas as tarefas. Em situações que envolvem previsões em dados estruturados, como planilhas, os modelos generativos tendem a ser superados por abordagens tradicionais de aprendizado de máquina. A verdadeira força da IA generativa reside na sua capacidade de ser uma interface entre humanos e máquinas, permitindo uma comunicação mais amigável e intuitiva.
No entanto, o uso generalizado da IA generativa não está isento de desafios. A implementação de chatbots generativos em call centers, por exemplo, levanta questões sobre o deslocamento de trabalhadores humanos. Além disso, a IA generativa pode herdar preconceitos dos dados de treinamento, amplificar discurso de ódio e criar conteúdo que parece ter sido produzido por um criador humano específico.
No entanto, há também oportunidades. A IA generativa pode capacitar artistas, permitindo-lhes criar conteúdo criativo com o auxílio de ferramentas generativas. Além disso, essa tecnologia promete transformar a economia em várias disciplinas, criando novas possibilidades e avanços significativos.
