O que é IA generativa?

A IA generativa tem feito muito barulho ultimamente. O termo é usado para se referir a qualquer tipo de sistema de inteligência artificial que se baseia em algoritmos de aprendizado não supervisionados ou semi-supervisionados para criar novas imagens digitais, vídeo, áudio e texto. De acordo com o MIT, a IA generativa é um dos avanços mais promissores no campo da IA ​​na última década. 

Por meio da IA ​​generativa, os computadores podem aprender padrões fundamentais relevantes para a entrada, o que lhes permite produzir conteúdo semelhante. Esses sistemas contam com redes adversárias generativas (GANs), autoencoders variacionais e transformadores. 

O hype em torno da IA ​​generativa está crescendo constantemente, com o Gartner incluindo-o em seu “Radar de Impacto de Tecnologias Emergentes e Tendências para 2022" relatório. Segundo a empresa, é uma das tecnologias mais impactantes e em rápida evolução no mercado. 

Algumas das principais previsões desse relatório do Gartner incluem: 

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

Técnicas de IA Gerativa 

A IA generativa pode criar novos conteúdos utilizando texto, arquivos de áudio ou imagens existentes. Ele permite que os computadores detectem o padrão subjacente relacionado à entrada para que possam produzir conteúdo semelhante. 

A IA generativa realiza esse processo por meio de várias técnicas: 

• Redes adversárias generativas (GANs): GANs consistem em duas redes neurais. Há um gerador e uma rede discriminadora que são colocados um contra o outro para estabelecer o equilíbrio entre os dois. A rede geradora gera novos dados ou conteúdos semelhantes aos dados de origem. A rede discriminadora diferencia entre a fonte e os dados gerados para reconhecer o que está mais próximo do original. 
• Transformadores: Os modelos de transformadores incluem grandes nomes como GPT-3 e imitam a atenção cognitiva e podem medir a importância das partes dos dados de entrada. Transformers 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. 
• Codificadores automáticos variacionais: Com codificadores automáticos variacionais, o codificador codifica a entrada em código compactado enquanto o decodificador reproduz as informações iniciais do código. Quando treinada corretamente, a representação compactada pode armazenar a distribuição de dados de entrada como uma representação dimensional menor. 

Aplicativos de IA generativos

Há uma ampla gama de aplicações para IA generativa abrangendo muitos campos, como marketing, educação, saúde e entretenimento. 

Aqui estão algumas das principais aplicações da IA ​​generativa: 

• Cuidados de saúde: As redes adversárias generativas estão revolucionando os setores de saúde. Eles podem ser ensinados 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 a segurança dos dados. Eles abordam o principal problema de um processo de reversão que pode comprometer dados valiosos do paciente. 
• Música: A IA generativa também está sendo usada na música, criando redes neurais que podem imitar o cérebro humano. Por exemplo, o software Magenta do Google criou a primeira música de IA. Um dos maiores benefícios da IA ​​generativa na música é sua capacidade de criar novos gêneros. 
• Filme: As aplicações de IA generativa na indústria cinematográfica continuam a crescer. Ele permite que os profissionais capturem um quadro a qualquer momento, independentemente das condições de iluminação ou clima, pois a foto pode ser convertida posteriormente. A IA generativa também pode usar síntese facial e clonagem de voz para permitir que imagens e vídeos de atores sejam usados ​​com diferentes idades. 
• Meios de comunicação: A IA generativa é usada em toda a indústria de mídia. Por exemplo, ele pode aprimorar o conteúdo por meio de superresolução. As técnicas de aprendizado de máquina podem transformar conteúdo de baixa qualidade em conteúdo de alta qualidade. 
• Robótica: A modelagem generativa ajuda os modelos de aprendizado de máquina de reforço a exibir menos viés e é capaz de entender conceitos abstratos na simulação e no mundo real. 

Desafios da IA ​​generativa

Com todos os seus benefícios e aplicações, a IA generativa também apresenta alguns desafios. Por um lado, ele pode ser usado por pessoas mal-intencionadas para realizar atividades maliciosas, como enganar pessoas ou criar notícias com spam. 

Algoritmos generativos de IA precisam de muitos dados de treinamento para executar tarefas com sucesso. Ao mesmo tempo, os GANs não podem gerar imagens ou textos totalmente novos, eles devem coletar dados e combiná-los para criar uma nova saída. 

Outro desafio da IA ​​generativa são os resultados inesperados, com alguns modelos como GANs difíceis de controlar. Quando este é o caso, os modelos podem ser instáveis ​​e gerar um resultado inesperado. 

Exemplos de empresas de IA generativa

Existem muitas empresas envolvidas com Generative AI para uma ampla variedade de aplicações: 

• Synthesia: Uma das empresas de IA generativa mais conhecidas é a Synthesia, pioneira na tecnologia de síntese de vídeo. A empresa com sede no Reino Unido foi fundada em 2017 e implementa uma nova tecnologia de mídia sintética para criação de conteúdo visual, bem como para reduzir custos, habilidades e barreiras linguísticas necessárias para alavancar a tecnologia. 
• Principalmente IA: Principalmente a 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 dos dados existentes. 
• IA de síntese: Synthesis AI combina novos modelos generativos de IA e tecnologias CGI em evolução. Segundo a empresa, seu pipeline proprietário permite a geração de grandes quantidades de dados para o treinamento de modelos sofisticados de visão computacional. 
• Sintético: Uma empresa líder em dados sintéticos, a Synthetaic desenvolve 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. 
• Acemia: Uma empresa silico de descoberta de drogas, a Aqemia conta com algoritmos únicos de inspiração quântica 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 generativa da indústria da música, a AiMi oferece um fluxo dinâmico e interminável de música eletrônica que se reanima em tempo real. Você pode usar o AiMi para criar paisagens musicais que o envolvem em sons e visuais contínuos.
  

Essas são apenas algumas das muitas empresas que utilizam modelos generativos de IA para introduzir tecnologias inovadoras e em constante evolução.