O que é Inteligência Artificial Geradora?

A Inteligência Artificial Geradora (IA Geradora) tem feito muito barulho ultimamente. O termo é usado para se referir a qualquer tipo de sistema de inteligência artificial que depende de algoritmos de aprendizado não supervisionado ou semi-supervisionado para criar novas imagens digitais, vídeo, áudio e texto. De acordo com o MIT, a IA Geradora é uma das mais promissoras avanços no campo da IA na última década.

Por meio da IA Geradora, os computadores podem aprender padrões fundamentais relevantes para a entrada, o que os permite produzir conteúdo semelhante. Esses sistemas dependem de redes adversárias geradoras (GANs), autoencoders variacionais e transformadores.

A histeria em torno da IA Geradora está crescendo constantemente, com a Gartner incluíndo-a em seu relatório “Tecnologias e Tendências Emergentes de Impacto para 2022”. De acordo com a empresa, é uma das tecnologias mais impactantes e rapidamente evoluindo no mercado.

Algumas das principais previsões desse relatório da Gartner incluem:

• Até 2025, a IA Geradora será usada por 50% das iniciativas de descoberta e desenvolvimento de medicamentos.
• Até 2025, a IA Geradora produzirá 10% de todos os dados.
• Até 2027, 30% dos fabricantes usarão a IA Geradora para melhorar a eficácia do desenvolvimento de produtos.

Técnicas de Inteligência Artificial Geradora

A IA Geradora pode criar novo conteúdo utilizando texto, arquivos de áudio ou imagens existentes. Ela permite que os computadores detectem o padrão subjacente relacionado à entrada para produzir conteúdo semelhante.

A IA Geradora alcança esse processo por meio de várias técnicas:

• Redes Adversárias Geradoras (GANs): As GANs consistem em duas redes neurais. Há uma rede geradora e uma rede discriminadora que são colocadas em oposição para estabelecer um equilíbrio entre as duas. A rede geradora gera novo dados ou conteúdo semelhante ao dados de origem. A rede discriminadora diferencia entre o dados de origem e o dados gerado para reconhecer o que é mais próximo do original.
• Transformadores: Os modelos de transformadores incluem nomes como GPT-3, e eles imitam a atenção cognitiva e podem medir a importância das partes dos dados de entrada. Os transformadores são treinados para entender a linguagem ou imagem. Eles também podem aprender tarefas de classificação e gerar textos ou imagens a partir de grandes conjuntos de dados.
• Autoencoders Variacionais: Com os autoencoders variacionais, o codificador codifica a entrada em um código comprimido, enquanto o decodificador reproduz as informações iniciais a partir do código. Quando treinados corretamente, a representação comprimida pode armazenar a distribuição dos dados de entrada como uma representação de menor dimensionalidade.

Aplicações de Inteligência Artificial Geradora

Há uma ampla gama de aplicações para a IA Geradora que abrangem muitos campos, como marketing, educação, saúde e entretenimento.

Aqui estão algumas das principais aplicações da IA Geradora:

• Saúde: As redes adversárias geradoras estão revolucionando as indústrias de saúde. Elas podem ser ensinadas a produzir exemplos falsos de dados sub-representados, que podem ser usados para treinar e desenvolver o modelo. As GANs também são usadas para identificação de dados, melhorando a privacidade e segurança dos dados. Elas abordam o grande problema do processo de reversão que pode comprometer dados valiosos de pacientes.
• Música: A IA Geradora também está sendo usada na música, criando redes neurais que podem imitar o cérebro humano. Por exemplo, o software Magenta do Google (GOOGL ) criou a primeira música de IA já existente. Uma das maiores vantagens da IA Geradora na música é sua capacidade de criar novos gêneros.
• Cinema: As aplicações da IA Geradora na indústria cinematográfica continuam a crescer. Ela permite que os profissionais capturem um quadro a qualquer momento, independentemente das condições de iluminação ou clima, desde que a foto possa ser convertida posteriormente. A IA Geradora também pode usar síntese de rosto e clonagem de voz para permitir que as imagens e vídeos dos atores sejam usados com diferentes idades.
• Mídia: A IA Geradora é usada em toda a indústria de mídia. Por exemplo, ela pode aumentar o conteúdo por meio da super-resolução. Técnicas de aprendizado de máquina podem transformar conteúdo de baixa qualidade em conteúdo de alta qualidade.
• Robótica: A modelagem geradora ajuda os modelos de aprendizado de máquina por reforço a exibir menos viés e a entender conceitos abstratos em simulação e no mundo real.

Desafios da Inteligência Artificial Geradora

Com todos os seus benefícios e aplicações, a IA Geradora também apresenta alguns desafios. Por exemplo, ela pode ser usada por atores mal-intencionados para realizar atividades maliciosas, como golpes ou notícias spam.

Os algoritmos de IA Geradora precisam de muitos dados de treinamento para realizar tarefas com sucesso. Ao mesmo tempo, as GANs não podem produzir imagens ou textos completamente novos; elas devem combinar dados para criar uma nova saída.

Outro desafio da IA Geradora é o resultado inesperado, com alguns modelos, como as GANs, sendo difíceis de controlar. Quando isso acontece, os modelos podem ser instáveis e gerar resultados inesperados.

Exemplos de Empresas de Inteligência Artificial Geradora

Há muitas empresas envolvidas com a IA Geradora para uma ampla variedade de aplicações:

• Synthesia: Uma das empresas de IA Geradora mais conhecidas é a Synthesia, que foi uma das primeiras pioneiras na tecnologia de síntese de vídeo. A empresa com sede no Reino Unido foi fundada em 2017 e implementa nova tecnologia de mídia sintética para criação de conteúdo visual, bem como para reduzir os custos, habilidades e barreiras linguísticas necessárias para aproveitar a tecnologia.
• Mostly AI: A Mostly AI desenvolveu o Synthetic Data Engine, que permite a simulação de dados sintéticos realistas e representativos em escala. Ele pode aprender automaticamente padrões, estrutura e variação a partir de dados existentes.
• Synthesis AI: A Synthesis AI combina modelos de IA Geradora novos e tecnologias de CGI em evolução. De acordo com a empresa, seu pipeline proprietário permite a geração de vastas quantidades de dados para treinar modelos de visão computacional sofisticados.
• Synthetaic: Uma empresa líder em dados sintéticos, a Synthetaic cresce dados de alta qualidade para IA. O RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) da empresa automatiza a análise de grandes conjuntos de dados não estruturados para que você possa treinar e implantar modelos de IA mais rapidamente do que as abordagens tradicionais.
• Aqemia: Uma empresa de descoberta de medicamentos in silico, a Aqemia confia em algoritmos quânticos únicos para prever afinidade combinada com IA. Essa técnica ajuda a descobrir rapidamente moléculas mais inovadoras com melhores chances de sucesso.
• AiMi: Uma das principais empresas de IA Geradora na indústria da música, a AiMi entrega um fluxo dinâmico e interminável de música eletrônica que se reanima em tempo real. Você pode usar a AiMi para criar paisagens sonoras que o imergem em som e visuais contínuos.

Essas são apenas algumas das muitas empresas que aproveitam os modelos de IA Geradora para introduzir tecnologias inovadoras e constantemente evoluindo.