O que é Inteligência Artificial Generativa?

Mesmo que você não seja muito ligado em tecnologia, com certeza já ouviu falar em inteligência artificial (IA). Talvez até use a IA de alguma forma no seu dia a dia. Mesmo sem saber. Sem dúvida alguma, a inteligência artificial se destaca como um dos adventos mais revolucionários dos últimos tempos. E esse tipo de tecnologia pode ser aplicada nas mais diversas situações e cenários.

Agora imagine uma máquina capaz de “pensar”, aprender e até mesmo criar por conta própria. Parece coisa de ficção científica, não é? Tudo começou com simples algoritmos e máquinas programadas para tarefas específicas e evoluiu para sistemas que podem aprender e se adaptar a novas informações.

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Nós estamos, literalmente, testemunhando o surgimento de uma nova era: a da Inteligência Artificial Generativa. Trata-se de uma vertente da IA que não apenas processa e analisa dados, mas também os cria, abrindo portas para possibilidades antes inimagináveis.

Prepare-se, pois neste artigo nós vamos descobrir como a Inteligência Artificial Generativa está não apenas moldando o futuro da tecnologia, mas redefinindo a forma como os humanos interagem com as máquinas e as usam no dia a dia para as mais diversas funções.

Definição de Inteligência Artificial Generativa

A Inteligência Artificial, como você já deve saber, é a capacidade das máquinas de “simular o pensamento humano”, de aprender com experiências e de tomar decisões baseadas em dados. Mas, dentro desse vasto universo da IA, existe uma subcategoria que tem chamado bastante atenção: a Inteligência Artificial Generativa.

A Inteligência Artificial Generativa (IAG) é, em essência, uma extensão da IA tradicional. Enquanto a IA convencional é programada para analisar e interpretar dados, a IAG vai um passo além: ela cria.

Isso mesmo, a IAG tem a capacidade de gerar novos dados ou conteúdos que se assemelham aos dados originais com os quais foi treinada. Imagine uma máquina que, após analisar milhares de imagens de pinturas, começa a criar suas próprias obras de arte. Ou um sistema que, depois de ler inúmeros textos, começa a escrever seus próprios artigos. Isso é o poder da IAG.

Qual a diferença entre a IA generativa e outras formas de IA?

A principal diferença está na finalidade de cada uma. Enquanto a IA tradicional é focada em reconhecimento e análise – como identificar objetos em uma imagem ou traduzir um texto para outro idioma – a IAG é focada em criação.

Ela utiliza algoritmos avançados e técnicas de aprendizado profundo (deep learning) para gerar novos conteúdos, sejam eles textos, imagens, músicas ou qualquer outro tipo de dado.

Vamos usar uma analogia que pode explicar essa diferença de forma bem simples. Imagine que a IA tradicional é como um crítico de arte, capaz de analisar e interpretar uma obra. Já a IAG seria o artista, aquele que cria algo novo a partir de suas inspirações, conhecimentos e experiências de vida.

Como a IA generativa funciona?

A magia por trás da Inteligência Artificial Generativa está em seus algoritmos avançados e nas técnicas que ela emprega. Mas como exatamente essas máquinas são capazes de criar conteúdo “original”? O assunto é BASTANTE complexo! Mas vou tentar explicar da maneira mais simples e concisa possível.

Redes Adversárias Generativas (GANs)

Para começar, precisamos falar das Redes Adversárias Generativas (GAN – Generative Adversarial Network). Esta é, sem dúvida, uma das técnicas mais populares e fascinantes no mundo da IA generativa.

As GANs funcionam como uma espécie de “duelo” entre duas redes neurais (daí o termo “Adversárias” na nomenclatura). Uma rede neural é a geradora e a outra é discriminadora. A rede geradora tenta criar conteúdo (como uma imagem, por exemplo), enquanto a discriminadora avalia a qualidade desse conteúdo, tentando distinguir se é real ou gerado pela máquina.

Esse processo de “tentativa e erro” continua até que a rede geradora consiga criar algo que a discriminadora não consiga distinguir se é real ou criado pela máquina. Ou seja, é uma dança contínua de aprimoramento mútuo.

Vamos dar um exemplo prático. Imagine que você queira criar imagens de gatos que nunca existiram. A rede geradora recorre à toda a base de dados com a qual foi treinada anteriormente em busca de todos os padrões que “representem” um gato. Daí ela começa a gerar uma imagem baseada nesse treinamento prévio.

No início, o gato pode parecer um pouco estranho. Cheio de defeitos, erros e outras coisas estranhas. A rede discriminadora, então, avalia e informa à geradora que a imagem não é convincente. A geradora tenta novamente, fazendo ajustes e melhorias. Este processo se repete até que uma imagem convincente de um gato seja produzida. Bem interessante, não é mesmo?

Outras técnicas usadas pela IA generativa

As GANs não são a única forma de treinar e criar uma IA generativa. Existem outras técnicas, como autoencoders e redes neurais convolucionais. Ambas também desempenham papéis cruciais em diferentes aplicações de IA generativa. Porém, não vou me aprofundar nestas outras técnicas sob o risco do artigo ficar maior do que já é.

De qualquer forma, as GANs têm se destacado, especialmente em tarefas que envolvem a geração de imagens e vídeos de alta qualidade. O mais impressionante é que, à medida que esses algoritmos são treinados e refinados, a linha entre o conteúdo gerado por máquinas e o conteúdo real torna-se cada vez mais tênue.

Estamos entrando em uma era onde a criatividade das máquinas pode se igualar, e em alguns casos até superar, a criatividade humana. Isso me lembrou o caso de uma imagem feita pelo Midjourney que ganhou o primeiro lugar em um concurso.

Aplicações da IA generativa

A Inteligência Artificial Generativa já está sendo usada atualmente para várias finalidades. Por enquanto, as aplicações mais comuns são na criação de textos e imagens. Mas existem vários outros usos. Vamos citar alguns exemplos abaixo.

Criação de imagens e vídeos

Uma das aplicações mais impressionantes da IA generativa é na criação de imagens e vídeos. Não sei se você já usou o Midjourney, mas esta é simplesmente uma das inteligências artificiais mais competentes na criação de imagens a partir de prompts em textos. Infelizmente, em março desse ano os criadores encerraram o acesso gratuito.

O Midjourney é capaz de criar imagens de rostos de pessoas que nunca existiram, paisagens fictícias e até mesmo animais imaginários. Para profissionais criativos, que trabalham com cinema, publicidade, design e até fotografia, a IA generativa demonstra ter um enorme potencial, economizando tempo e recursos.

Aqui mesmo no Hardware a gente já publicou diversas matérias mostrando as capacidades criativas do Midjourney, dá só uma olhada nas mais populares:

• Como usar o Midjourney: tudo o que você precisa saber
• Midjourney revela como seriam os personagens de Friends em versão desenho animado
• Crossover de respeito: IA imagina personagens de The Office no universo de GTA V
• Inteligência artificial imagina como seriam os personagens de South Park na vida real
• Inteligência artificial imagina como devem ter sido os primeiros protótipos do Game Boy

Além disso, empresas estão usando essa tecnologia para melhorar a qualidade de imagens e vídeos, transformando conteúdos de baixa resolução em alta definição. Atualmente, várias Smart TVs 4K já estão vindo com recurso de upscaling. Ou seja, ela pega um conteúdo em resolução menor, como 720p ou 1080p e o “transforma” em 4K usando IA. Nos jogos acontece a mesma coisa, a tecnologia DLSS 3, por exemplo, também usa inteligência artificial para aumentar a resolução dos jogos em tempo real.

Além do Midjourney, existem várias outras IAs generativas que se propõem criar imagens a partir de prompts em textos. A OpenAI tem o Dall-E 2, a Adobe lançou recentemente o Firefly e até a Microsoft tem uma ferramenta similar no Bing, que agora tem inteligência artificial generativa integrada.

Geração de texto e música

Talvez o uso mais popular da IA generativa seja na criação de textos. Em novembro de 2022, a OpenAI lançou o badalado ChatGPT, que é capaz de entender perguntas em linguagem natural e escrever de forma muito parecida com que um humano escreveria.

Baseado na Large Language Model (LLM) GPT-3.5 e GPT-4, o ChatGPT é capaz de escrever artigos, poesias e até mesmo roteiros de filmes. Sem falar nas mais variadas respostas sobre os mais diversos assuntos. Nós também já escrevemos diversos artigos falando sobre o excelente ChatGPT, abaixo você pode conferir alguns deles:

• Tudo o que você precisa saber sobre o ChatGPT
• Conheça 7 alternativas ao ChatGPT
• 7 curiosidades sobre a OpenAI, a criadora do ChatGPT

Embora seja o mais famoso, o ChatGPT não é a única inteligência artificial generativa capaz de escrever textos como um humano. Existem dezenas de outras opções no mercado, algumas delas são: AI Writer; Copy AI; Copy Smith; Clarice; Jasper e Writesonic.

No campo musical, sistemas de IA generativa estão compondo peças que vão desde melodias simples até sinfonias complexas. Recentemente nós postamos aqui sobre a MusicGen. Trata-se de uma IA generativa desenvolvida pela Meta que consegue criar música a partir de prompts em texto.

Design e modelagem 3D

Arquitetos e designers estão utilizando essa tecnologia para criar modelos tridimensionais complexos, desde móveis até edifícios inteiros. Esses sistemas podem gerar designs otimizados com base em critérios específicos, como eficiência energética ou utilização máxima do espaço.

Além disso, a modelagem 3D assistida por IA está se tornando uma ferramenta valiosa na indústria de jogos e entretenimento, permitindo a criação de personagens e cenários mais realistas e detalhados.

E no caso de designers gráficos, a IA já trouxe algumas ferramentas interessantes. O famoso serviço Canva, por exemplo, já possui diversos recursos que são possíveis graças à IA generativa. E recentemente foi lançado também o serviço Microsoft Designer, que cria artes para as redes sociais em questão de minutos.

Esses são apenas alguns exemplos do que a IA generativa é capaz de fazer. A lista é bem extensa. Essa tecnologia também pode auxiliar na criação de códigos de computador, na criação de vozes com base em vozes reais e até mesmo na criação dos temidos e famigerados deepfakes.

Vantagens e desafios da IA generativa

A Inteligência Artificial Generativa, como qualquer tecnologia emergente, traz consigo uma série de vantagens e desafios. Enquanto muitos veem nela um potencial revolucionário, outros levantam preocupações válidas sobre seu uso e impacto.

Vantagens da IA generativa

Eis algumas vantagens que podemos ver na aplicação da IA generativa em nosso cotidiano:

• Eficiência e economia de tempo: Uma das maiores vantagens da IA generativa é a capacidade de criar conteúdo de alta qualidade em uma fração do tempo que um humano levaria. Isso pode ser particularmente útil em setores como design, publicidade e entretenimento, onde a demanda por conteúdo fresco e relevante é constante.
• Personalização: A IA generativa pode ser usada para criar conteúdo personalizado para usuários individuais. Imagine receber recomendações de produtos, notícias ou até mesmo conteúdo de entretenimento baseado exatamente no que você gosta.
• Inovação: A capacidade de gerar ideias e conceitos novos pode ser uma ferramenta poderosa para a inovação em diversas áreas, desde a criação de novos produtos até a pesquisa científica.
• Otimização de processos: Em setores como a manufatura e a arquitetura, a IA generativa pode ser usada para otimizar designs, tornando-os mais eficientes e sustentáveis.

Desafios e preocupações éticas

Mas nem tudo são flores, à propósito. A Inteligência Artificial Generativa, apesar de suas inúmeras vantagens, traz consigo desafios significativos e preocupações éticas. Um dos principais pontos de debate é a autenticidade do conteúdo.

Com a capacidade de criar conteúdo tão realista, distinguir o que é real do que é gerado por máquina torna-se uma tarefa cada vez mais complexa. Isso tem implicações profundas, especialmente em um mundo onde a propagação de fake news pode ter consequências sérias. Também fala-se sobre a qualidade dos conteúdos que estão sendo publicados na internet.

Além disso, como acontece com qualquer tecnologia que promove a automação de processos, surge o temor de que a IA generativa possa levar à substituição de empregos humanos. Não à toa, no momento em que escrevo este artigo está rolando em Hollywood uma greve dos sindicatos dos roteiristas e dos atores.

Ambas as classes profissionais temem ser substituídas pela inteligência artificial generativa nos próximos anos. Os roteiristas temem perder seus empregos devido ao surgimento de ferramentas cada vez mais competentes na criação de textos. E os atores estão com medo de tecnologias como a deepfake, que pode recriar o rosto deles e até mesmo as expressões faciais.

As questões éticas também são amplas. A possibilidade de criar imagens ou vídeos de pessoas em situações que nunca ocorreram, por exemplo, pode ser usada de maneira prejudicial, levantando debates sobre privacidade e consentimento. E à medida que nos tornamos mais dependentes da IA para criar e consumir conteúdo, corremos o risco de perder habilidades humanas essenciais, tornando-nos excessivamente dependentes da tecnologia.