IA generativa: o que é? Benefícios, Desvantagens e muito mais

A IA generativa é uma seção de inteligência artificial que usa modelos de aprendizado de máquina para criar uma saída totalmente nova com base em um conjunto de treinamento.

Em outras palavras, a IA generativa permite que um algoritmo crie coisas como um humano faria, em oposição à natureza analítica padrão dos sistemas de IA.

Essas saídas variam de deep fakes a chatbots de IA, criações de texto para imagem e texto para vídeo, música, pinturas e assim por diante.

As saídas de IA generativa também ficaram tão boas e até incríveis nos últimos anos, graças a melhorias no hardware e novas abordagens de aprendizado de máquina.

Este post fornece um resumo dos fundamentos e aplicações da IA generativa, bem como como eles podem afetar sua vida pessoal e seus negócios.

Como funciona a IA generativa

Os estudos de inteligência artificial inicialmente se concentraram no uso de algoritmos e redes neurais para identificar padrões em grandes conjuntos de dados. Isso foi usado para reconhecimento de padrões, análise, suporte a decisões e detecção de anomalias.

As redes neurais são representações digitais do cérebro humano, que são usadas para modelar o sistema natural do cérebro de pensando. Tal rede possui camadas de entrada e saída de neurônios, com uma ou mais camadas, chamadas de camada oculta.

Em termos simples, você ativa um neurônio de entrada para cada unidade de dados, como uma palavra. Assim, por exemplo, o termo “sol quente vermelho” sendo alimentado em uma rede neural irá ativar os 3 neurônios de entrada para vermelho, quente e sol. E na camada de saída, você informa que essas 3 entradas significam “sol quente vermelho".

A princípio, isso pode parecer estúpido e demorado, mas depois de treinar essa rede com “sol quente vermelho" sol quente verde","sol verde frio", E"sol frio amarelo”, então começa a ter uma ideia do que quente, verde e frio pode ser.

Fig. 1: Rede neural simples com resposta “sol quente”

Esta é uma explicação muito simplificada. Mas, embora as redes neurais sejam conceitos complexos, seu estudo é uma jornada fantástica não apenas no mundo da inteligência artificial, mas também na mente e na consciência humanas.

Além disso, a tecnologia de rede neural evoluiu ao longo dos anos e em novos sistemas e plataformas que possibilitam os aplicativos generativos de IA atuais. Aqui estão 3 das redes neurais populares usadas:

Redes Adversariais Geradoras (GAN) – Esta é uma rede neural que usa duas partes para gerar uma saída. A primeira parte é o gerador que produz saída aleatória, enquanto a segunda é um discriminador que avalia o trabalho para ver o quão real ou falso ele é.

As GANs usam um sistema de aprendizado não supervisionado, o que significa que a parte discriminadora ensina o gerador. Com o tempo, o discriminador fica melhor na detecção de falsificações, enquanto o gerador aprende a produzir melhores saídas até imagens realistas.
transformador – Este é outro tipo de rede neural que funciona armazenando qualquer sequência de dados em outra sequência, que pode ser usada por um decodificador para reproduzir a sequência de dados original.

Os transformadores funcionam melhor para projetos com dados sequenciais, como frases em linguagem natural e música. As redes neurais populares baseadas em transformadores incluem o GPT-3 da Microsoft, o Wu Dao 2.0 de Pequim China e o LaMDA do Google.
Autoencoders Variacionais (VAE) – Este terceiro tipo de rede neural é usado para detectar ruídos em imagens, desenhar imagens, reduzir dimensões, classificar e detectar objetos. Os modelos VAE usam um método de aprendizado não supervisionado para reduzir arquivos de dados usando algoritmos e padrões de compactação.

Benefícios da IA generativa

Aqui estão as vantagens que a inteligência artificial generativa traz consigo:

Saídas de maior qualidade – A IA generativa pode ser empregada para encontrar e apagar ruídos em imagens e vídeos, aumentando sua qualidade geral de saída.
Processos mais baratos – Ao ser capaz de reduzir drasticamente o tempo e os custos necessários para a descoberta de medicamentos e materiais na indústria de manufatura, os produtos podem se tornar mais baratos de fabricar.
Aumento de produtividade – Ao reduzir o tempo e a quantidade de trabalho, a IA generativa que auxilia pessoas criativas pode aumentar sua produtividade.
Saúde melhorada – O uso de redes adversariais generativas (GAN) na detecção precoce de tumores significa melhor saúde.
Novas Invenções – O uso de redes neurais na síntese de novos produtos químicos, padrões, substâncias ou outras coisas pode levar a novas invenções.

Desvantagens da IA generativa

Há também alguns problemas relacionados à IA generativa, como limitações de criatividade, custos de configuração e considerações éticas. Aqui está um olhar mais atento:

Criatividade limitada – Embora a IA generativa crie coisas novas, não há out-of-the-box pensamento envolvido, pois a saída produzida é geralmente uma composição dos dados alimentados na rede neural. Em outras palavras, os sistemas de IA carecem de originalidade. Eles não podem conceituar ou conceber uma ideia por conta própria, pois dependem da contribuição humana para gerar essas ideias.

No entanto, o recurso de reconhecimento de padrões do aprendizado de máquina e os aspectos criativos da IA generativa coincidem lindamente com os 6^th Funcionalidades dos chakras no sistema energético humano do yoga.

Estamos seguros enquanto as máquinas permanecerem assim, mas se elas atingirem os 7 finais^th As habilidades dos chakras para entender e conceituar informações, essas mesmas características que nos diferenciam de outros animais, então os humanos podem estar enfrentando a extinção.
Alto custo de instalação – A configuração inicial dos sistemas de IA pode ser alta no momento, embora se espere que isso diminua no futuro.
Considerações Morais e Éticas - De falsificações profundas que retratam políticos e celebridades dizendo coisas engraçadas ou bizarras para aplicativos controversos como deep-nude que incitaram uma reação das feministas, não há limite para os possíveis resultados negativos do uso de IA generativa.

Aplicativos populares de IA generativa

A tecnologia de IA generativa pode ser aplicada em muitos setores onde a criatividade humana normalmente seria um requisito. Veja a seguir suas aplicações e setores mais populares.

Imagens – A geração de arte de IA totalmente nova, usando um sistema de criação de texto para imagem ou editando imagens automaticamente, como a adição de recursos faciais, óculos e assim por diante. O impopular aplicativo de nudez profunda chegou a despir automaticamente as pessoas.
VÍDEOS – A IA generativa também está sendo empregada na criação de vídeos, como transformar a imagem de uma pessoa em um vídeo falado, tornando o famoso Mona Lisa pintando sorrisos e falando avatares digitais que parecem e soam como pessoas reais.
Texto – Isso inclui texto escrito e código de computador usando Processamento de Linguagem Natural (NLP). De chatbots a revisores gramaticais e assistentes de redação para redatores e codificadores, o domínio é vasto.
Filmes de Hollywood - Além de simplesmente criar vídeos, a IA generativa pode ser aplicada em situações ainda mais criativas, como criar rostos totalmente diferentes de um ator usando deepfakery, mudar suas idades, personagens impressionantes como o senhor da guerra da Marvel Thanos e até histórias geradas por IA e roteiros.
Música – De redes neurais de play-along a sistemas mais complexos que compõem música em uma ampla variedade de gêneros, semi-assistidos ou totalmente automatizados, a IA generativa está igualmente preparada para revolucionar a indústria da música.
Assistência médica – Uma gama de aplicações, incluindo o aumento de varreduras do corpo para fornecer melhores informações para o diagnóstico.
Moda – De diferentes estilos a roupas personalizadas, cores, previsão de tendências e texturas, a IA generativa está igualmente pronta para revolucionar a indústria da moda.

Personalização de e-commerce – Técnicas usadas para prever as preferências de um cliente e até mesmo avançar para oferecer soluções proativas, experiências, comunicação direcionada, recomendações personalizadas de produtos e assim por diante.
Aumento de dados – O processo de criação de novos pontos de dados a partir de dados existentes, mas limitados, para aumentar a quantidade de informações disponíveis.
Indústria – A IA generativa ajuda na síntese de novos materiais, produtos químicos e medicamentos que podem reduzir os custos de produção.

Ideias de projetos de IA generativa

A melhor maneira de aprender é muitas vezes fazendo. Portanto, se você estiver interessado em IA generativa e nas possibilidades que ela oferece, não há melhor maneira de experimentá-la do que com um projeto de teste. Seguem algumas ideias para você seguir em frente:

Produza rostos inexistentes.
Envelhecimento facial ou aplicativo de manipulação.
Crie novas poses humanas a partir de imagens.
Produza resoluções de imagem mais altas.
Colorir imagens em preto e branco.
Crie objetos 3D a partir de imagens 2D.
Crie personagens de desenhos animados.
Remova o ruído das imagens.
Sistema de chat de classificação de intenção de PNL.
Resumos curtos de artigos longos.
Criações de arte de texto para imagem.
Detecção de tomografia computadorizada para melhorar o diagnóstico de câncer.

Principais ferramentas de IA generativa

Muitos indivíduos e organizações desenvolveram uma ampla gama de ferramentas que podem ajudá-lo com seu projeto de IA generativa de uma forma ou de outra. A seguir estão algumas das mais populares dessas ferramentas:

OpenAI – Processamento de linguagem natural GPT-3 e linguagem natural para codificar modelos de Codex de tradução.
Laboratório GAN – Generative Adversarial Network em seu navegador.
café noturno – Gerador de arte de IA.
TochaGan – Estrutura de treinamento GAN usando Pytorch.
Pygan – Biblioteca Python para implementar GANs.
TF-GAN – Ferramentas leves do Tensorflow para GANs.
IA do Google Cloud – Coleção de ferramentas de IA do Google.
Dueto de IA – Isso permite que você toque um dueto de piano com o computador.
Criador de arte - Remixe imagens para criar obras de arte exclusivas.
Código T5 – Modelo baseado em transformador para entender e gerar código.
Mimetismo IA - Copie e imite a voz de qualquer pessoa.
Kit de ferramentas GAN – Estrutura do modelo GAN sem código.
HiperGAN – Estrutura Python composta com interface do usuário e API.
Sonho profundo – Programa de visão computacional.
imaginário – Biblioteca PyTorch de imagens profundas da Nvidia.
Caricaturar - Crie imagens semelhantes a desenhos animados.
Tensorflow – Plataforma de aprendizado de máquina popular.
Scikit-learn – Outra plataforma de aprendizado de máquina em Python.
DALL-E - Impressionante criador de texto para imagem.

Startups usando IA generativa

Existem inúmeras startups por aí focadas em usar um aspecto da IA generativa ou outro para resolver problemas. Aqui estão alguns:

Reformular.ai – Vídeos de marketing hiperpersonalizados em escala.
história profunda – Gerador de histórias e roteiros de IA.
Músico - Música gerada por IA.
Synthesia – Geração de vídeo usando texto.
juke-box – Música gerada por IA usando codificadores automáticos.
FEZ - Crie vídeos de IA a partir de fotos.
Genie AI – Modelos legais mais um advogado de IA.
Principalmente IA – Gerador de dados sintéticos para desenvolvimento de IA.

Conclusão

Chegando ao final deste estudo de IA generativa, você viu o que é, o que não é, como funciona e o que está ajudando as empresas a alcançar.

Uma coisa que todos podemos ter certeza é que a indústria de inteligência artificial continuará a crescer. Então, se você é um desenvolvedor, use-o. E se você é empresário, aproveite.