Podemos ter nosso retrato pintado por Picasso ou Da Vinci? Se você me tivesse feito essa pergunta alguns anos atrás, a resposta seria um sonoro NÃO. Mas chegando em 2023, para a mesma pergunta, a resposta é um espantoso SIM. Embora não possa ser pintado por eles com precisão, será uma representação aproximada. Como isso é possível? O que tornou isso possível? A resposta é a Inteligência Artificial Generativa, ou G-AI, em resumo.
Quando a Microsoft lançou uma versão atualizada e amigável do Paint do Windows em 1995, foi um avanço para os artistas. Isso abriu diferentes aplicações de pintura que mudaram toda a paisagem artística. No entanto, ainda era necessário que um artista os desenhasse, mas com a G-AI, você não precisa ser um artista. Se você puder expressar corretamente em palavras, a G-AI poderá desenhar ou pintar para você.
Sim, a Inteligência Artificial deu um grande salto com a Inteligência Artificial Generativa, a perturbadora tecnologia do ano de 2022. A G-AI entrou no mercado criativo ou da criação de bilhões de dólares.
O que é a Inteligência Artificial Generativa?
A inteligência artificial deu um salto com um subcampo de aprendizado de máquina que cria rapidamente conteúdo original, incluindo imagens, obras de arte, poesia, música, texto, vídeo, diálogo e até mesmo código de computador de forma rápida e convincente. A saída é tão impressionante que está se tornando cada vez mais difícil distinguir entre o que foi criado por humanos e o que foi criado pela IA.
Se você perguntar à Wikipedia o que é a Inteligência Artificial Generativa, a resposta será mais ou menos assim: A inteligência artificial generativa descreve algoritmos (como o ChatGPT) que podem ser usados para criar novo conteúdo, incluindo áudio, código, imagens, texto, simulações e vídeos.
Essas ferramentas de G-AI são imitadoras especializadas da genialidade humana. Elas foram treinadas com milhões de artefatos humanos, incluindo livros, artigos, esboços, pinturas, filmes e qualquer outra coisa que possa ser armazenada em bancos de dados de grande escala. Com base apenas em padrões de dados, essas ferramentas de inteligência artificial generativa são capazes de produzir novos trabalhos de conteúdo que são únicos e surpreendentes apesar disso.
Vamos dar uma olhada em como os campos mais criativos das artes foram afetados pela Inteligência Artificial Generativa. As ferramentas de geração de imagens baseadas em IA da OpenAI, como DALL-E 2, Stable Diffusion e Midjourney, estão causando sensação no mundo da arte. Esses aplicativos são tão fáceis de usar e podem produzir resultados extraordinários rapidamente, causando impacto na comunidade artística. Esses aplicativos podem gerar uma ampla variedade de opções artísticas em apenas alguns minutos com base em um simples comando de texto.
Segundo a OpenAI, o DALL-E é usado por mais de 1,5 milhão de pessoas para gerar mais de dois milhões de imagens todos os dias. O Midjourney tem quase dois milhões de membros, enquanto o Stable Diffusion tem mais de dez milhões de usuários diários.
Por que a Inteligência Artificial Generativa é importante?
- Ela pode produzir dados completamente novos que não existem em nenhum lugar. Pense nas inúmeras oportunidades para exploração e pesquisa!
- Ela pode aprimorar algoritmos atuais, produzindo dados de treinamento para novas redes neurais ou criando arquiteturas avançadas.
- Ela funciona como uma máquina que cria máquinas melhores. (Assustador!)
Inteligência Artificial Generativa – Uma visão geral
As duas estruturas proeminentes da inteligência artificial generativa são a Rede Generativa Adversarial (GAN) e o Transformador Pré-treinado Generativo (GPT).
Rede Generativa Adversarial (GAN)
As GANs são redes neurais que competem para encontrar um equilíbrio entre duas partes: o gerador e o discriminador.
A tarefa de criar dados ou conteúdo novo que se assemelhe de perto aos dados de origem é atribuída à rede geradora.
É responsabilidade da rede discriminadora distinguir entre os dados de origem e os gerados, para determinar qual está mais próximo dos dados originais.
As GANs aprendem jogando jogos cooperativos de soma zero. Elas são comumente utilizadas na criação de imagens, vídeos e vozes.
Existem três etapas principais no treinamento de GANs para imagens:
- Escolha algumas imagens reais da coleção de treinamento.
- Crie várias imagens falsas amostrando vetores de ruído aleatório e usando o gerador para produzir imagens a partir deles.
- Usando imagens falsas e reais, treine o discriminador por uma ou mais épocas.
Transformador Pré-treinado Generativo (GPT)
Um Transformador Pré-treinado Generativo (GPT) é um tipo de modelo de linguagem grande (LLM) que gera texto semelhante ao humano usando aprendizado profundo. Eles são chamados de “generativos” porque geram novo texto com base nas entradas recebidas. São chamados de “pré-treinados” porque são treinados em uma abundância de dados de texto para tarefas específicas e são chamados de “transformadores” porque processam as entradas recebidas e geram saídas com a ajuda de uma rede neural baseada em transformadores.
Já ouvimos muitas histórias empolgantes sobre os casos de uso do GPT-3, sendo o mais proeminente o Chat-GPT.
As aplicações do Transformador são usadas para texto (geração, sumarização, classificação), tradução de idiomas, consultas, pesquisa, etc.
Impacto da Inteligência Artificial Generativa
- Criatividade como nunca antes
A Inteligência Artificial Generativa será capaz de criar obras de arte complexas, poesias emocionantes e músicas originais. Ela não transforma pessoas comuns em artistas talentosos, mas confere a inúmeros pessoas um novo superpoder – um vocabulário visual. Muitas mais pessoas poderão expressar suas ideias criativas de formas que antes eram possíveis apenas para aqueles com treinamento formal.
- Programação acessível
As inovações da Inteligência Artificial Generativa podem traduzir a linguagem natural humana em código de programação, transformando nossas intenções práticas em software complexo. Cerca de 40% do código em algumas linguagens de programação populares pode ser gerado pela G-AI, um número que tende a aumentar.
- Co-trabalhador 24×7
A G-AI nos ajuda a desempenhar melhor nossos trabalhos. Desde a criação de música até a assistência na codificação, setores que vão desde a construção até a saúde, tecnologia e direito podem potencialmente se beneficiar da G-AI. Ela tem o potencial de aprimorar e ampliar as capacidades humanas, permitindo que as pessoas dediquem menos tempo a tarefas repetitivas. Esses modelos também democratizarão o acesso à IA e teremos um grupo mais diversificado de pessoas capazes de participar da criação de tecnologia.
- Processo iterativo mais rápido
A Inteligência Artificial Generativa ajuda designers a iterar em conceitos de produtos, e escritores a gerar rascunhos iniciais de comunicados de imprensa, ensaios e roteiros, além de pôsteres com foco em design visual, edição de vídeo e muito mais. Ela permite que trabalhadores do conhecimento dediquem mais tempo a tarefas cognitivas de alto nível. Como resultado, o ciclo de iteração é acelerado à medida que os humanos ajustam e aperfeiçoam o trabalho da IA em um processo alegre, iterativo e colaborativo.
- Tornando o trabalho agradável
As ferramentas de G-AI para programadores têm o potencial de melhorar muito a experiência geral de trabalho. Desenvolvedores afirmam que a G-AI os ajuda a manter o fluxo e mantém suas mentes mais afiadas durante o que costumava ser tarefas entediantes e repetitivas. Isso também se estende às ferramentas de baixo código e sem código que estão abrindo novas possibilidades em várias funções, cargos e processos de trabalho.
Conclusão
No estudo de 2022 “Emerging Technologies and Trends Impact Radar” da Gartner, a inteligência artificial generativa foi listada como uma das tecnologias mais disruptivas e de rápido desenvolvimento.
Comparado ao nível atual de menos de 1%, espera-se que a inteligência artificial generativa produza 10% de todos os dados e 20% de todos os dados de teste para aplicativos voltados ao consumidor até 2025. Além disso, até 2025, ela será utilizada em 50% das iniciativas de pesquisa e desenvolvimento de medicamentos. 30% dos fabricantes a usarão para aprimorar o processo de desenvolvimento de seus produtos até 2027.
O nível sem precedentes de colaboração entre humanos e máquinas está se tornando uma realidade, e o jogo agora está aberto para quem integrar a inteligência artificial generativa em seu processo de negócios.
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