IA generativa

Como funciona a IA Generativa

Alguns exemplos populares de tecnologias de IA generativa incluem o DALL-E, um sistema de geração de imagens que cria representações visuais a partir de entradas de texto; o ChatGPT (um sistema de geração de texto); o chatbot Google Bard; e o motor de busca Bing da Microsoft que possui suporte de IA. Outro exemplo é usar a IA generativa para criar uma representação digital de um sistema, processo de negócio ou até mesmo uma pessoa – como uma representação dinâmica do estado de saúde atual e futuro de alguém.

Existem três principais tipos de tecnologias generativas (gêmeos digitais, grandes modelos de linguagem e geração de dados sintéticos).

Muitas outras tecnologias possibilitam e suportam a IA generativa:

Um algoritmo consiste em uma lista de instruções passo a passo definidas para realizar uma tarefa específica ou resolver um problema. Muitos programas de computador são sequências de algoritmos escritos de forma que o computador possa entender. À medida que os algoritmos começam a complementar ou substituir decisões humanas, devemos explorar sua imparcialidade e exigir transparência sobre como são desenvolvidos.

A inteligência artificial possibilita que as máquinas aprendam a partir da experiência, se ajustem a novas entradas e executem tarefas de maneira semelhante aos seres humanos. A IA geralmente depende muito da aprendizagem profunda e do PLN. Através dessas tecnologias, os computadores podem ser treinados para realizar tarefas específicas, processando grandes quantidades de dados e reconhecendo padrões.

O Aprendizado profundo é subconjunto de machine learning que treina um computador para realizar tarefas semelhantes às humanas, como reconhecer fala, identificar imagens e fazer previsões. Ele melhora a capacidade de classificar, reconhecer, detectar e descrever usando dados. Modelos de aprendizado profundo como GANs e codificadores automáticos variacionais (VAEs) são treinados em conjuntos de dados massivos e podem gerar dados de alta qualidade. Técnicas mais recentes como StyleGANs e modelos transformer podem criar vídeos, imagens, texto e falas realistas.

Machine learning é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial que ensina uma máquina a aprender. O Machine learning é baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com mínima intervenção humana.

O Processamento de linguagem natural é um ramo da inteligência artificial que ajuda os computadores a entender, interpretar e manipular a linguagem humana. O PLN baseia-se em várias disciplinas, como ciência da computação e linguística computacional, para preencher a lacuna entre a comunicação humana e o entendimento computacional.

Redes neurais são sistemas computacionais com nós interconectados que funcionam de forma semelhante aos neurônios no cérebro humano. As Redes neurais usam algoritmos para reconhecer padrões ocultos e correlações em dados brutos, agrupando-os e classificando-os. Elas aprendem continuamente e melhoram com o tempo.

O Aprendizado por reforço é quando um algoritmo descobre, através de tentativa e erro, quais ações resultam em maiores recompensas. Como modelo de machine learning, o aprendizado por reforço depende de um sinal de recompensa para seu mecanismo de feedback, enquanto aprende gradualmente a melhor (ou mais recompensadora) política ou objetivo. É usado com frequência em robótica, jogos e navegação.