O que é Generative AI? – Exemplos e Números
João Simões de Abreu, 17 dezembro, 2021
O termo “inteligência artificial” existe desde 1956. Foi nesse ano que John McCarthy inventou a expressão vanguardista para uma conferência que uniu três dos cinco pais fundadores da tecnologia que inspirou livros de ficção científica, filmes e fez a Humanidade sonhar com um mundo onde os robôs automatizavam as tarefas mais perigosas e entediantes.
No entanto, só recentemente é que a inteligência artificial começou a tirar parte do fardo de algumas tarefas diárias dos nossos ombros. Apesar de ter redes neurais complexas, a maioria dos modelos de inteligência artificial forneciam principalmente classificações, previsões e otimizações. Isto é, resultados relativamente simples, frequentemente sob a forma de símbolos – resultados numéricos, tais como “uma semana até à notificação de manutenção”, chatbots e classificações de visão computacional são hoje alguns exemplos das coisas simples que a inteligência artificial faz.
Os modelos começaram a compreender um padrão nos dados que lhes eram fornecidos e, a partir daí, geravam um novo resultado. Até agora, os modelos de inteligência artificial baseavam-se no modelo discriminatório de fazer as coisas, ou seja, eles previam o que se seguia com base em probabilidades condicionais.
Embora ainda estejamos longe das visões de ficção científica e dos luditas que viram a próxima grande ameaça de acabar com os empregos na inteligência artificial – de facto, irá criar mais empregos do que destruir -, a Generative Artificial Intelligence [Inteligência Artificial Generativa] amplia o potencial do que a tecnologia pode fazer.
O que é a Generative AI (IA Generativa)?
A IA Generativa é uma tecnologia disruptiva que consegue gerar artefactos que anteriormente dependiam dos humanos, proporcionando resultados inovadores sem os preconceitos ou tendências das experiências humanas e dos processos de pensamento.
A nova geração de inteligência artificial deteta o padrão subjacente relacionado com o input para gerar novos artefactos realistas que refletem as características dos dados de formação. A publicação MIT Technology Review descreveu a Inteligência Artificial Generativa como um dos avanços mais promissores no mundo da IA na última década.
A nova geração da inteligência artificial assegura resultados de maior qualidade através da autoaprendizagem a partir de cada conjunto de dados. Também reduz os riscos associados a um projeto e treina algoritmos de machine learning para serem menos tendenciosos. Além disso, permite aos robôs compreender conceitos mais abstratos – tanto no mundo real como em simulações.
A Generative AI será amplamente útil em várias frentes. As organizações, por exemplo, podem utilizar a tecnologia em duas abordagens
- Aumentar os fluxos de trabalho criativos existentes em colaboração com os humanos. Através da criação de artefactos para apoiar tarefas criativas por parte dos humanos. Por exemplo, gerar um labirinto subterrâneo para um mundo de jogos. Os criadores de jogos mudam o comportamento de criação da IA através do reforço do que gostam ou não gostam no trabalho gerado – “mais assim” e “menos assim”;
- Atuando como uma fábrica de produção de artefactos. A IA generativa pode ter artefactos em grande volume com pouco envolvimento dos humanos (para além de moldar os parâmetros do que eles querem criar). É o caso das ferramentas de desenvolvimento de software em que os humanos não têm de codificar manualmente. Basta definir o contexto – concentrar-se no resultado em vez de se preocupar com o processo.
IA Generativa em números
Seguem-se algumas das principais previsões da Gartner relativamente à IA Generativa:
- Até 2025, a IA generativa será responsável por 10% de todos os dados produzidos, comparativamente com os menos de 1% hoje
- Até 2027, 30% dos fabricantes usarão IA generativa para aumentar a eficiência no desenvolvimento de produtos
- Até 2025, 50% das iniciativas de desenvolvimento de fármaco usarão IA generativa
- Até 2024, 50% das maiores plataformas de desenvolvimento low-code/no-code fornecerão a funcionalidade “text to code” nos seus conjuntos de inteligência artificial
- Até 2025, 20% de todos os dados de teste para aplicações de contacto direto com o consumidor serão gerados sinteticamente
- Até 2025, 30% das mensagens de outbound marketing de grandes organizações serão geradas sinteticamente
- Até 2025, 90% do material de relatórios trimestrais será gerado sinteticamente
- Até 2024, a União Europeia aprovará legislação para obrigar à aplicação de “marca de água” nos artigos gerados por IA
- Até 2025, 20% dos profissionais de código processual terão de rever a sua formação porque a IA generativa terá canibalizado as suas principais aptidões e valor de mercado
Exemplos da Inteligência Artificial Generativa
Restauro de filmes
Melhoramento de filmagens antigas, aumentando-as para qualidades na ordem dos 4k ou mais, gerando mais frames por segundo (por exemplo 60 frames por segundo em vez de 23) e adicionando cor aos filmes a preto e branco. Estas são algumas das características que a IA generativa é capaz de conseguir para a indústria cinematográfica.
Melhoria de Imagem
O mesmo pode ser aplicado a imagens estáticas. Uma imagem de baixa resolução e má qualidade pode ser transformada numa resolução decente graças a algumas ferramentas de IA Generativa.
O Google fez recentemente uma publicação a dar a conhecer ao mundo que uma equipa desenvolveu dois modelos para transformar imagens de baixa resolução em imagens de alta qualidade. Exemplos incluem a escala da fotografia de 64 por 64 pixels de uma mulher para uma 1024 por 1024 pixels.
Cuidados de Saúde
Permite a identificação precoce de potenciais doenças para criar tratamentos eficazes enquanto a doença ainda se encontra numa fase inicial. Por exemplo, a IA calcula diferentes ângulos de uma imagem de raio-x para visualizar a possível expansão de um tumor.
Design
Algumas organizações também estão a utilizar a IA Generativa para melhorar a indústria do design. É o caso da Jacobs, uma empresa de engenharia que utilizou software para desenvolver uma capacidade de engenharia generativa para a NASA com o objetivo de ajudar a criar uma mochila de apoio à vida para os seus próximos fatos espaciais.
Desenvolvimento de Software
A IA generativa também inova a indústria de desenvolvimento de software, automatizando o trabalho de código manual. Em vez de a totalidade de um software ser feita a partir da escrita manual de código, as pessoas (incluindo profissionais fora das tecnologias de informação) podem desenvolver uma solução, dando à IA o contexto do que precisam.
É o caso do GENIO, uma ferramenta model-driven capaz de, quando comparado com um programador manual comum, aumentar a produtividade de um profissional por um fator de 100 – ajudando pessoas não técnicas a desenvolverem as suas próprias soluções e a tornarem-se empreendedores, bem como a capacitar os recursos internos de empresas que não tencionam continuar a aumentar a sua equipa de TI.
