IA Generativa explicada de forma simples

A IA generativa é um tipo de IA que cria conteúdo ao aprender primeiro os padrões em dados existentes e, em seguida, gerar novo conteúdo que segue esses padrões de forma semelhante.

É assim que a IA generativa pode criar um conto curto com base no estilo de um determinado autor, gerar uma imagem realista de uma pessoa que não existe, compor uma sinfonia ao estilo de um compositor famoso ou criar um videoclipe a partir de uma simples descrição em texto.

IA Generativa vs outros tipos de IA

A IA generativa é diferente de outros tipos de IA na forma como cria novas combinações com base em padrões identificados em conjuntos de dados. Faz isto aprendendo as relações estatísticas entre as palavras, por exemplo, para prever o que vem a seguir.

Eis como a IA generativa se compara e contrasta com outras formas de IA:

IA generativa vs IA tradicional

A IA tradicional refere-se a sistemas de IA que executam tarefas específicas seguindo regras ou algoritmos predefinidos. São principalmente sistemas baseados em regras que não conseguem aprender a partir de dados nem melhorar ao longo do tempo sem intervenção humana direta. A IA generativa, por outro lado, pode aprender a partir de dados e gerar novas formas dos mesmos.

IA Generativa vs aprendizagem automática

O machine learning permite que um sistema aprenda a partir de dados em vez de através de programação explícita. Por outras palavras, aprendizagem automática é o processo pelo qual um programa informático se adapta e aprende de forma independente a partir de novos dados, levando à descoberta de tendências e insights. A IA generativa utiliza técnicas de aprendizagem automática para aprender a partir de dados e criar novos dados.

IA generativa vs IA conversacional

A IA conversacional permite que as máquinas compreendam e respondam à linguagem humana de forma semelhante à dos humanos. Embora a IA generativa e a IA conversacional sejam semelhantes—especialmente quando a IA generativa é utilizada para gerar texto semelhante ao humano—a principal diferença entre elas reside no seu propósito. A IA conversacional é utilizada para criar sistemas interativos que estabelecem diálogos semelhantes aos humanos, enquanto a IA generativa é mais abrangente, englobando a criação de vários tipos de conteúdos, não apenas texto.

IA generativa vs inteligência artificial geral

A inteligência artificial geral (AGI) refere-se a sistemas altamente autónomos, mas atualmente hipotéticos, que podem superar os seres humanos na maioria das tarefas economicamente valiosas. Se concretizada, a AGI seria capaz de compreender, aprender, adaptar-se e aplicar conhecimentos numa vasta gama de funções. Embora a IA generativa possa ser um componente de tais sistemas, não é equivalente à IAG. A IA generativa foca-se na criação de novas instâncias de dados, enquanto a AGI representa um nível mais amplo de autonomia e capacidade.

O que distingue a IA generativa de outros tipos de IA?

A IA generativa está a ter um impacto profundo nas aplicações empresariais, ao acelerar a geração de ideias, criar experiências altamente personalizadas e simplificar fluxos de trabalho, reduzindo o esforço manual.

Alguns exemplos de tarefas que a IA generativa acelera:

Inovação

• Prototipagem rápida: Gerar vários conceitos de design rapidamente para ajudar designers e engenheiros a iterar.
• Geração criativa de conteúdos: Permitir que escritores, artistas e músicos explorem novos estilos ou ideias com rascunhos gerados por IA.
• Descoberta científica: Gerar novas estruturas moleculares através da aprendizagem de padrões de bases de dados químicas existentes, permitindo aos cientistas prever propriedades químicas antes de as sintetizarem.
• Desenvolvimento de produto: Simular o feedback dos utilizadores ou as respostas do mercado a novos conceitos antes do lançamento.

Personalização

• Conteúdo personalizado: Envio de e-mails, anúncios ou recomendações de produtos adaptados ao comportamento individual do utilizador.
• Aprendizagem adaptativa: Criar aulas ou questionários adequados ao ritmo e estilo de cada estudante.
• Cuidados de Saúde: Geração de planos de tratamento personalizados ou informações de saúde com base nos dados do paciente.
• Entretenimento: Adaptar enredos ou visuais em jogos para corresponder às preferências dos utilizadores.

Automatização

• Criação de conteúdo: Ajudar criadores a desenvolver ideias com geração de imagens, edição de vídeo e muito mais.
• Apoio ao cliente: Ajudar os agentes humanos a lidar com pedidos de informação. Chatbots de IA ajudam os clientes a resolver problemas e a escalá-los caso não consigam.
• Geração de código: Automatizar tarefas de codificação repetitivas ou gerar código base.
• Processamento de documentos: Resumir, traduzir ou extrair informações-chave de grandes volumes de texto.

Como funciona a IA generativa

A IA generativa funciona com base nos princípios do aprendizado automático. No entanto, ao contrário dos modelos tradicionais de aprendizagem automática que aprendem padrões e fazem previsões ou decisões com base nesses padrões, a IA generativa vai mais além—não só aprende a partir dos dados, como também cria novas instâncias de dados que imitam as propriedades dos dados de entrada.

A pedra angular da IA generativa é o aprendizagem profunda, um tipo de aprendizagem automática que imita o processamento de dados do cérebro humano e a criação de padrões para a tomada de decisões. Isto é conseguido através da utilização de redes neurais artificiais, que consistem em muitas camadas interligadas que processam e transferem informação, imitando os neurónios do cérebro humano.

Eis um fluxo de trabalho geral para colocar a IA generativa em funcionamento:

Aprender com dados

Os modelos de IA generativa começam por ingerir grandes quantidades de dados—texto, imagens, áudio ou outros formatos. Durante o treino, o modelo identifica padrões estatísticos e estruturas dentro dos dados, que formam a base para a sua capacidade de gerar novo conteúdo.

Reconhecer padrões e relações

Depois de treinado, o modelo reconhece relações complexas entre os elementos nos dados. Por exemplo, em modelos de linguagem, isto inclui compreender a gramática, o contexto, o tom e até mesmo a intenção. Em modelos de imagem, pode envolver o reconhecimento de formas, texturas e disposições espaciais.

Utilizar prompts para gerar novo conteúdo

A IA generativa responde a prompts—entradas do utilizador que orientam o modelo na criação de novo conteúdo. Estes prompts podem ser perguntas, instruções ou exemplos. Com base nos padrões que aprendeu, o modelo gera resultados que são coerentes, contextualmente relevantes e, muitas vezes, indistinguíveis do conteúdo criado por humanos.

Como as pessoas trabalham com IA generativa

Dependendo dos seus objetivos e das ferramentas que utilizam, as pessoas interagem com a IA generativa de várias formas:

• Escrita e comunicação: Ferramentas como o Grammarly e o ChatGPT ajudam a redigir e-mails, a aperfeiçoar o tom, a corrigir a gramática e a gerar ideias de conteúdo. Quer esteja a escrever um relatório ou a compor uma publicação para as redes sociais, estas ferramentas ajudam a simplificar o processo e a melhorar a clareza.
• Programação: O GitHub Copilot apoia os programadores sugerindo trechos de código, identificando erros e gerando funções completas.
• Produtividade e organização: Assistentes de IA podem ajudar os seus utilizadores com respostas instantâneas, tarefas rotineiras (como agendar reuniões e introdução de dados) e apoio à tomada de decisões. O Joule da SAP, por exemplo, pode fornecer aos utilizadores informações com base no contexto dos dados empresariais e automatizar tarefas repetitivas como a correspondência de faturas. Na verdade, os utilizadores podem adaptar o Joule ao seu papel e responsabilidades, desde finanças a recursos humanos e muito mais.
• Investigação e aprendizagem: Estudantes e profissionais utilizam assistentes de produtividade com IA para explicar temas complexos, resumir artigos e gerar ideias.

Ao assumir as tarefas rotineiras e tediosas, as ferramentas de IA generativa libertam tempo para que as pessoas possam dedicar-se a responsabilidades mais estratégicas.

Tipos de IA generativa

Os modelos de IA generativa diferem no que fazem e na forma como são construídos. Os seus pontos fortes e capacidades de resolução de problemas dependem da sua arquitetura. Estas diferenças são importantes porque influenciam o funcionamento da IA em cenários do mundo real, desde a redação e programação até à criação de imagens.

A um nível elevado, os modelos de IA generativa enquadram-se em várias categorias, cada uma com a sua própria abordagem para aprender e gerar novos dados:

1. Modelos baseados em transformadores: Os modelos construídos com arquiteturas de transformadores utilizam mecanismos de atenção para compreender as relações entre palavras ou tokens em sequências longas. Isto permite que as IAs conversacionais e assistentes gerem texto coerente e sensível ao contexto, mesmo ao longo de parágrafos ou de documentos inteiros
2. Redes generativas adversariais (GANs): As GANs consistem em duas redes neuronais, um gerador e um discriminador. O gerador cria novos dados, enquanto o discriminador avalia para determinar a sua autenticidade. Com o tempo, esta relação competitiva leva ao aperfeiçoamento. Exemplos disso incluem ferramentas de criação de imagens digitais, que utilizam GANs para gerar e manipular visuais.
3. Autoencoders variacionais (VAEs): Uma das aplicações dos VAEs é a geração de música. Funcionam através da combinação de um codificador, que comprime os dados num espaço latente, e de um descodificador, que reconstrói os dados a partir desse espaço. O descodificador introduz aleatoriedade, permitindo resultados diversificados. Por outras palavras, as ferramentas de criação musical treinam com dados de áudio e tentam reconstruí-los com base nas sequências e padrões que encontram.
4. Modelos autorregressivos: Estes modelos geram dados um passo de cada vez, prevendo o próximo elemento com base nos elementos gerados anteriormente. Esta abordagem é frequentemente utilizada na modelação de linguagem, onde cada palavra ou token é gerado sequencialmente. Modelos autorregressivos alimentam várias ferramentas populares de IA generativa.
5. Modelos de fluxo de normalização: Esta classe de modelos generativos transforma distribuições de probabilidade simples em distribuições complexas utilizando uma série de funções invertíveis. São particularmente úteis para tarefas onde a estimativa exata da probabilidade é importante, como a geração de imagens.

Exemplos e casos de utilização de IA generativa

Com a sua capacidade única de criar novos conteúdos, a IA generativa está a possibilitar uma vasta gama de aplicações interessantes.

Casos de utilização empresariais

A IA generativa está a transformar diversos setores ao simplificar processos e permitir a inovação.

• Recursos humanos: A IA generativa está a automatizar tarefas como a redação de descrições de funções e a criação de perguntas de entrevista personalizadas com base nos perfis dos candidatos. Por exemplo, a Mahindra & Mahindra, o fabricante indiano de automóveis, utiliza IA generativa para tomar melhores decisões de contratação de forma mais rápida.
• Gestão da cadeia de abastecimento: A AMD, a empresa de tecnologia informática, desenvolveu uma ferramenta de resolução de problemas baseada em IA que analisa confirmações de encomendas de vendas, deteta problemas de alocação e identifica faltas de stock. Os colaboradores interagem com a ferramenta através de um chatbot de linguagem natural, tornando as informações complexas de dados mais acessíveis e acionáveis. Isto ilustra como a IA generativa está a impulsionar decisões mais inteligentes e operações mais eficientes.
• Serviços profissionais: Ao apresentar métricas essenciais, a IA generativa alerta os utilizadores para riscos e informa as narrativas com insights baseados em dados. Na Accenture, isto capacitou as equipas financeiras ao reduzir a sua carga de trabalho e ao ajudá-las a tomar decisões mais rápidas e informadas.

Texto e IA conversacional

A IA generativa está a revolucionar a comunicação ao produzir texto semelhante ao humano que melhora a interação com o utilizador. Permite que chatbots avançados e assistentes virtuais mantenham conversas naturais e semelhantes às humanas. Estes sistemas são mais responsivos e conscientes do contexto do que as gerações anteriores, tornando-os ferramentas valiosas para o atendimento ao cliente, assistência pessoal e muito mais.

Além disso, ferramentas como assistentes de escrita estão a ajudar as pessoas a expressarem-se com maior clareza e confiança. Quer estejam a redigir emails, a resumir documentos ou a gerar conteúdo criativo, estas ferramentas de geração de texto fornecem-lhes uma linguagem coerente, relevante e gramaticalmente correta com base nos seus pedidos.

Imagens e design

Nas áreas criativas, a IA generativa é uma ferramenta poderosa para a iteração visual. No design gráfico e na arquitetura, ajuda os profissionais a gerar rapidamente conceitos de design únicos e plantas eficientes com base em dados de treino. Na arte, as plataformas transformam imagens enviadas pelos utilizadores em obras de arte com o estilo de pintores famosos. As redes neuronais convolucionais também podem produzir visuais surreais e oníricos, ultrapassando os limites da criatividade digital.

Música e vídeo

Modelos avançados podem agora compor música numa vasta gama de géneros, simulando múltiplos instrumentos e estilos com uma coerência impressionante e profundidade emocional.

Na produção de vídeo, sistemas avançados de IA generativa conseguem até criar pequenos clipes realistas, completos com áudio sincronizado, som ambiente e até diálogo. Estes modelos suportam estilos cinematográficos e animados, incorporando referências fornecidas pelo utilizador para personalizar cenas—como, por exemplo, inserir a semelhança de uma pessoa num vídeo gerado. Com movimento sensível à física e renderização realista, estas ferramentas estão a abrir novas possibilidades para videoclipes, curtas-metragens e experiências digitais imersivas.

Desafios e riscos da implementação de IA generativa

Os desafios e riscos na implementação de IA generativa abrangem uma variedade de preocupações técnicas, organizacionais e éticas que as lideranças devem abordar à medida que a tecnologia evolui. Aqui, exploramos alguns dos principais desafios e estratégias que as organizações podem utilizar para os ultrapassar de forma eficaz.

• Requisitos de dados: Os modelos de IA generativa necessitam de uma quantidade significativa de dados de alta qualidade, diversificados e relevantes para serem treinados de forma eficaz. A obtenção desses dados pode ser desafiante, especialmente em domínios onde os dados são escassos, sensíveis ou protegidos, como na saúde ou nas finanças. Além disso, garantir a diversidade e a precisão da amostragem dos dados para evitar enviesamentos nos resultados gerados é potencialmente complexo. Uma solução para este desafio pode ser a utilização de dados sintéticos—dados criados artificialmente que imitam as características dos dados reais. Cada vez mais, empresas especializadas em dados de nicho estão a dedicar-se à geração de dados sintéticos para treinar sistemas de IA, preservando a privacidade e a confidencialidade.
• Complexidade do treino: Treinar modelos de IA generativa, especialmente os mais complexos como GANs ou aqueles baseados em transformadores, é intensivo em termos computacionais, demorado e dispendioso. Requer recursos e conhecimentos significativos, o que constitui um obstáculo para organizações mais pequenas ou para aquelas que são novas na área da IA. O treino distribuído, em que o processo de treino decorre em várias máquinas ou GPUs, ajuda a acelerar o processo. Além disso, o transfer learning—uma técnica em que os programadores ajustam um modelo pré-treinado para uma tarefa específica—reduz a complexidade do treino e os requisitos de recursos.
• Controlar o resultado: Os modelos generativos podem produzir conteúdos que são imprecisos, irrelevantes ou inadequados. Melhorar o treino de um modelo fornecendo dados mais diversificados e representativos ajuda a gerir esta questão. Além disso, a implementação de mecanismos como sistemas de filtragem e ciclos de feedback ajuda a monitorizar e a aperfeiçoar os resultados. Incorporar explicabilidade e equidade no design do modelo é essencial para garantir confiança e relevância.
• Questões éticas: A IA generativa levanta várias questões éticas, especialmente no que diz respeito à autenticidade e integridade do conteúdo gerado. Deepfakes, criados por GANs, podem espalhar desinformação e facilitar fraudes. Modelos de texto generativos também são utilizados para criar artigos de notícias enganosos ou avaliações falsas. Estabelecer diretrizes éticas robustas para a utilização de IA generativa é fundamental. Tecnologias como a marca de água digital ou a blockchain ajudam a rastrear e autenticar conteúdos gerados por IA. Além disso, desenvolver a literacia em IA entre o público pode ajudar a mitigar os riscos de desinformação e fraude.
• Obstáculos regulatórios: Existe uma falta de diretrizes regulatórias claras para a utilização de IA generativa. À medida que a IA continua a evoluir rapidamente, as leis e regulamentos têm dificuldade em acompanhar, o que leva a incertezas e potenciais disputas legais.

Para garantir o uso responsável da IA generativa, a colaboração estratégica entre tecnólogos, decisores políticos, especialistas jurídicos e o público em geral é essencial. Esta colaboração deverá impulsionar o desenvolvimento de quadros de governação robustos, normas éticas e diretrizes regulatórias claras que acompanhem os avanços tecnológicos.

Igualmente importante é a preparação dos dados. As organizações devem avaliar a maturidade dos seus dados—garantindo que estes são limpos, consistentes e contextuais—e construir uma infraestrutura que os suporte.  As soluções devem integrar dados entre sistemas, mantendo uma forte governação e proteções de privacidade.

História da IA generativa

Vários desenvolvimentos e marcos importantes marcaram a história da IA generativa.

Na década de 1980, cientistas de dados que procuravam ir além das regras e algoritmos predefinidos da IA tradicional lançaram as bases para uma abordagem generativa com o desenvolvimento do classificador de Bayes ingênuo.

Mais tarde, nas décadas de 1980 e 1990, foram introduzidos modelos como as redes de Hopfield e as máquinas de Boltzmann para criar redes neuronais capazes de gerar novos dados. No entanto, a expansão para grandes conjuntos de dados era desafiante, e questões como o problema do gradiente que desaparece dificultavam o treino de redes profundas.

Uma descoberta importante ocorreu em 2006 com as máquinas de Boltzmann restritas (RBM), que permitiram o pré-treinamento de camadas numa rede neural profunda. Os RBMs não só resolveram o problema do gradiente que desaparece, como também levaram ao desenvolvimento de redes de crença profundas.

Em 2014, as redes generativas adversariais (GANs) surgiram, demonstrando uma impressionante capacidade de gerar dados realistas, especialmente imagens. Por volta da mesma altura, cientistas da computação introduziram os autoencoders variacionais, oferecendo uma abordagem probabilística aos autoencoders que suportava uma estrutura mais fundamentada para a geração de dados.

O final da década de 2010 assistiu ao surgimento de modelos baseados em transformadores, como o GPT e o BERT, revolucionando o processamento de linguagem natural com geração de texto semelhante à humana.

Atualmente, os modelos de IA generativa continuam a ultrapassar limites, com uma ênfase crescente no uso ético e na controlabilidade.

A história da IA generativa reflete um progresso rápido na teoria e na aplicação, oferecendo lições valiosas para aproveitar de forma responsável o seu potencial criativo.

O futuro da IA generativa

A IA generativa—um conceito anteriormente confinado à ficção científica—tornou-se rapidamente uma parte integrante do trabalho e da vida quotidianos. Ao contrário da IA tradicional, que se concentra em aprender a partir de dados e automatizar decisões, a IA generativa acrescenta a capacidade de criar. Este avanço permite aplicações que antes eram inimagináveis, desde a geração de imagens realistas e escrita de código até à produção de dados sintéticos para treino.

A IA generativa está também a inaugurar uma nova era de IA empresarial para empresas. Integrado diretamente nos processos principais, ajuda as organizações a automatizar fluxos de trabalho, melhorar as interações com os clientes e impulsionar a eficiência operacional.

À medida que a IA generativa continua a evoluir, o seu potencial para aumentar a criatividade e a produtividade humanas só irá crescer—desde que siga uma governação cuidadosa e um compromisso com a utilização ética. As empresas devem implementar e utilizar estas tecnologias de forma ética, transparente e em conformidade, respeitando os regulamentos globais.

Perguntas frequentes