Cinco leituras recomendadas é uma coluna regular sobre cinco itens notáveis que descobrimos ao pesquisar tópicos populares e atemporais. Esta semana, exploramos o conceito de inteligência artificial generativa.
As compras online estão se tornando mais fáceis e satisfatórias. Os fornecedores de comércio eletrônico agora permitem que os clientes “experimentem” vestidos, óculos e até maquiagem em suas plataformas. O campo da medicina está avançando – médicos e profissionais da área médica podem agora descrever os desenvolvimentos futuros de qualquer doença. Uma fotografia ou um vídeo capturado anos atrás pode ser ampliado para uma mídia de qualidade 4K, tornando-os nítidos e claros. Por trás de todas essas aplicações está uma tecnologia que vem transformando lenta e constantemente várias indústrias e setores: IA generativa.
O Gartner explica que IA generativa se refere a técnicas de IA que aprendem uma representação de artefatos a partir dos dados e a usam para gerar artefatos totalmente novos e completamente originais que preservam uma semelhança com os dados originais. Os algoritmos Generative AI detectam o padrão subjacente nos dados de origem (texto, código, áudio, imagens, etc.) e geram saídas rápidas, precisas e de alta qualidade (dados sintéticos). Os dados podem ser audiovisuais, ativos de programação, designs, linguagem natural, táticas, etc.
A IA generativa está encontrando um número crescente de aplicações nas áreas de engenharia de software, desenvolvimento de produtos, farmacologia, marketing, mídia e muito mais. Como esta ainda é uma tecnologia emergente, ela vem com certas limitações, como as preocupações associadas em relação à segurança e privacidade de dados sintéticos. Além disso, os próprios modelos podem ser usados para fins nefastos, como deepfakes, que se tornarão cada vez mais difíceis de identificar e eliminar. No entanto, a rápida adoção da IA generativa se tornará inevitável à medida que mais benefícios forem desbloqueados.
Aqui estão cinco leituras interessantes que discutem a IA generativa, suas aplicações e limitações em detalhes.
1. Explicando IA: Redes Adversárias Generativas
Os dados sintéticos são gerados por meio de várias técnicas, como as Redes Adversárias Generativas (GANs), codificadores automáticos variacionais e muito mais. As GANs são uma estrutura de aprendizado semi-supervisionada que pode ajudar a eliminar o viés humano e o viés do modelo.
2. Generative AI: Uma nova e poderosa ferramenta para profissionais criativos
A IA generativa oferece muitos benefícios significativos, além de atender a propósitos distintos, como proteção de identidade ou restauração de filmes. Descubra as diversas maneiras que ela pode ser utilizada como ferramenta para trabalhos criativos.
3. IA generativa está entre tendências tecnológicas predominantes na indústria financeira em 2022
A IA generativa está chegando a inúmeras indústrias e setores. Desde a dublagem de filmes até a melhoria da qualidade de um membro protético, várias manifestações de modelos generativos de IA estão sendo usadas, o setor financeiro não ficará de fora dessa onda de inovações.
4. Dall-E: veja as criações mais bizarras do gerador de imagens por IA
Uma dos aspectos mais populares da inteligência artificial generativa é sua capacidade de construir infinitos tipos de imagens digitais após um mero comando. Entenda como essa ferramenta realmente funciona e quais são suas limitações.
5. Estamos preparados para a próxima virada das inteligências artificiais?
Será que estamos preparados para falar sobre consciência de máquina? Por enquanto, a inteligência artificial tem ajudado na automação de diversas atividades redundantes, permitindo que as pessoas foquem sua energia e seus esforços em outras atividades. Contudo, no futuro, é possível que a máquina venha a substituir completamente o ser humano?
Conclusão
Os modelos generativos de IA exigem menos treinamento, pois aprendem sozinhos com cada conjunto de dados de entrada. Eles também podem reduzir os preconceitos da tomada de decisão humana e os riscos associados a ela. A IA generativa promete novos níveis de automação e criatividade, todavia, fazer as regulamentações necessárias para controlar o uso e a aplicação desses modelos é crucial.
