ChatGPT, Bing AI e Google Bard são alguns dos nomes mais conhecidos no mundo da inteligência artificial do consumidor. Todos os três produtos têm uma coisa em comum: todos são produtos generativos de IA.
Mas o que exatamente é IA generativa e o que despertou o fascínio recente por esse espaço de IA ressurgente?
O que é IA generativa?
IA generativa, abreviação de "inteligência artificial generativa", é um tipo de sistema de IA que pode gerar conteúdo exclusivo ou original, como texto, áudio, vídeos ou imagens sob demanda. Ao contrário de alguns sistemas de IA tradicionais projetados para tarefas como classificação ou análise de dados, a IA generativa os modelos estão mais preocupados em produzir resultados novos ou criativos com base nas instruções que recebem dado.
Embora a IA generativa possa parecer uma nova tecnologia, ela já existe há décadas. Várias iterações e formas existem pelo menos desde a década de 1960. A Inteligência Artificial é um campo vasto e a IA generativa é apenas uma subseção.
Um dos aspectos mais fascinantes do uso de um ferramenta de IA generativa como ChatGPT ou Bard AI do Google é a capacidade dessas ferramentas de gerar conteúdo que corresponda à sua solicitação. Você pede ao ChatGPT para escrever um poema no estilo de William Shakespeare e obtém algo surpreendentemente semelhante à obra de Shakespeare. Você pede para criar um discurso no estilo de Donald Trump e obtém algo que imita de forma impressionante o tom do ex-presidente dos EUA. Então, como isso é possível? Como a IA generativa é capaz de realizar um feito tão fascinante?
Como funciona a IA generativa
O mecanismo de trabalho de um modelo de IA generativo envolve uma interação complexa de várias técnicas e algoritmos de aprendizado profundo. Os detalhes exatos de como um modelo generativo funciona dependem de seus objetivos e da arquitetura subjacente. Por exemplo, um modelo generativo para geração de trechos de áudio terá um mecanismo de funcionamento diferente daquele destinado à geração de vídeos ou texto.
No entanto, em sua essência, a maioria, se não todos, os modelos generativos funcionam de maneira semelhante em seu nível fundamental. Eles aprendem com uma grande quantidade de dados, capturam padrões e estilos dos dados e, em seguida, usam esses padrões capturados para reproduzir amostras semelhantes ao que aprenderam em seus dados de treinamento.
Você pode pensar em ferramentas de IA generativas como um compositor de música. Imagine que esse compositor tenha ouvido inúmeras canções e estudado as harmonias, melodias, ritmos e estruturas de vários gêneros musicais. Ou seja, este compositor possui um amplo conhecimento dos gêneros musicais. Com esse conhecimento, o compositor pode criar músicas originais ou únicas inspiradas no que aprenderam.
Portanto, se eles aprenderam muito sobre música pop, você pode pedir a eles que componham uma música pop e eles não terão problemas em fazê-lo. A música composta seria então uma expressão da compreensão do compositor de como a música pop deveria ser com base no que eles aprenderam. Da mesma forma, o produto da IA generativa é uma expressão da compreensão do modelo de IA dos conceitos subjacentes aprendidos com seus dados de treinamento.
Portanto, se você quiser criar um modelo de IA generativo que gere fotos de carros, terá que alimentar o modelo com um enorme conjunto de dados de imagens de carros. Para criar um modelo impressionante, você precisa alimentá-lo com fotos de todas as marcas e modelos de carros que puder imaginar. Com treinamento suficiente, o algoritmo aprenderá a aparência de cada marca ou modelo de carro e seremos capazes de criar imagens de quase qualquer carro que você imaginar sob demanda.
Modelos populares de IA generativa
Existem centenas de modelos de IA generativa atualmente em desenvolvimento ou já sendo implantados no mercado de IA para consumidores. Alguns dos populares que você deve conhecer incluem:
1. Transformador pré-treinado generativo (GPT)
O GPT, desenvolvido pela OpenAI, está entre os nomes mais reconhecidos no espaço de IA generativa. Sua popularidade depende de sua eficácia como um modelo de IA conversacional e do sucesso viral do chatbot ChatGPT, que usa o GPT como tecnologia subjacente. É um grande modelo de linguagem projetado para gerar texto humano quando solicitado. Típico de qualquer modelo de IA generativa, todas as iterações do modelo GPT foram treinados em uma enorme quantidade de diversos dados de texto.
2. Modelo de linguagem de caminhos (PaLM)
PaLM, um grande modelo de linguagem experimental do Google, é um poderoso modelo de IA generativo capaz de realizar uma grande variedade de tarefas como escrita criativa, geração de código, tradução de idiomas e várias outras linguagens naturais baseadas em texto tarefas. Como o GPT, o PaLM foi treinado em um grande corpus de dados de texto provenientes de uma ampla variedade de fontes na web. Isso é o modelo de IA que alimenta o Bard AI do Google.
3. Modelo de Linguagem Musical (MusicLM)
O MusicLM é outro modelo de IA generativa do Google. Ele foi projetado para gerar música de "alta fidelidade" a partir de prompts de texto simples. Treinado em milhares de horas de música em vários gêneros, o modelo generativo pode criar música única usando descrições simples da música que você precisa como entradas. Se você está se perguntando o quão bom é, aqui está nossa análise do modelo MusicLM.
4. DALL-E
DALL-E é o modelo de geração de imagem AI da OpenAI projetado para criar vários estilos de imagens exclusivas a partir de prompts de texto. É uma implementação multimodal do modelo GPT, treinada em vários pares de texto-imagem de várias fontes da Internet.
Além dos modelos de IA generativa, você também encontrará produtos de IA generativa, como Midjourney, gerador de imagens DALL-E, Gerador de imagens Stable Diffusion, Hugging Chat e vários outros produtos impressionantes de IA alimentados por IA generativa modelos.
Por que a IA generativa explodiu em popularidade?
Em 30 de novembro de 2022, o CEO da OpenAI, Sam Altman, anunciou o lançamento do ChatGPT em um tweet. Apesar de ser o CEO da OpenAI, Altman era relativamente desconhecido na grande comunidade da Internet, e seu tweet veio com pouco ou nenhum alarde.
Cinco dias depois, o ChatGPT havia reunido seu primeiro milhão de usuários; ele fez isso a uma taxa inédita em qualquer aplicativo. Reuniu vários milhões a mais, eventualmente tornando o ChatGPT o aplicativo de crescimento mais rápido de todos os tempos. Embora o ChatGPT não seja o primeiro produto de IA generativa, sua chegada ao cenário de produtos de IA trouxe a IA generativa à consciência pública mais do que qualquer outro produto de tecnologia anterior.
Embora o ChatGPT tenha sido a ponta da lança para impulsionar o hype em torno da IA generativa, ele não fez isso sozinho. 2022 será lembrado como o ano em que as ferramentas de IA generativas se tornaram populares. De chatbots de IA de conversação a geradores de código e arte, a segunda metade de 2022 foi a primeira vez que várias ferramentas de IA que tinham apelo em massa e usos práticos do dia a dia chegaram ao mercado. Com essas ferramentas, veio a popularidade de sua tecnologia subjacente – IA generativa.
Ferramentas generativas de IA, como Bing AI, Google's Bard, DALL-E, ChatGPT e Midjourney, se entrelaçam no tecido de nossa vida diária, constantemente nos presenteando com suas notáveis criações. Quer sejam as descrições cativantes criadas pelo ChatGPT ou as imagens incrivelmente realistas conjurada por Midjourney, a IA generativa tornou-se uma companheira sempre presente, acompanhando-nos dia após dia dia de folga. Esta é a gênese da recente popularidade da IA generativa.
Adote a IA generativa
A popularidade das ferramentas de IA generativas não é uma moda passageira. Ao contrário de algumas tendências tecnológicas recentes que ganharam popularidade e desapareceram com o tempo, a IA generativa é uma tecnologia que possui benefícios práticos reais. Como esse nicho de tecnologia ressurgente se insere em quase todos os aspectos de nossa vida digital, é melhor buscar maneiras de fazer o melhor uso da tecnologia em vez de ficar confuso sobre isso.