O que é a IA generativa?

A nossa publicação recente sobre inteligência artificial (AI) abordou a história e alguns dos principais intervenientes no desenvolvimento da AI. Nesta publicação, iremos mais longe e explorar a inteligência artificial generativa (GenAI) e como esta se relaciona com a AI.

As tecnologias de IA generativa criam texto, imagens, vídeos e outros tipos de conteúdo. Este conteúdo destina-se a imitar a criatividade humana e dados do mundo real. A GenAI difere da IA tradicional na medida em que utiliza modelos de aprendizagem automática para aprender relações, padrões e outras características dentro de um conjunto de dados. O que é aprendido é utilizado pela GenAI para gerar novo conteúdo. Idealmente, o resultado da GenAI atende aos requisitos do prompt e é uma peça de conteúdo original.

Gen AI é um dos vários subconjuntos de inteligência artificial:

• O Machine Learning (ML) permite que as máquinas aprendam a partir dos dados para melhorar o seu desempenho ao longo do tempo. Inclui subcampos como redes neurais, deep learning e reinforcement learning.
• Deep Learning é uma forma de ML que utiliza redes neuronais para analisar dados complexos e identificar padrões de maneiras que estão além das capacidades humanas.
• As capacidades de Processamento de Linguagem Natural (NLP) permitem que as máquinas compreendam e gerem linguagem humana. Isto refere-se apenas à linguagem, não a palavras faladas.
• As tecnologias de reconhecimento de fala permitem que os computadores reconheçam e traduzam a linguagem falada em texto. Este é um conjunto de tecnologias separado do PLN.
• A IA generativa cria conteúdo com base no que aprendeu anteriormente. Grandes modelos de linguagem (LLMs) como ChatGPT e Gemini AI são tecnologias GenAI.

Esta lista está longe de ser exclusiva. Existem vários mais subgrupos de IA, incluindo robótica, visão computacional e sistemas especialistas. Muitos destes se sobrepõem e fornecedores da indústria diferem nos nomes e hierarquias. Vamos manter as coisas simples e usar uma definição ampla de GenAI.

As origens exatas do GenAI são um pouco obscuras, por isso vamos começar nos anos 50, quando investigadores estavam a desenvolver algoritmos que podiam criar novos dados. Esta pesquisa produziu a Cadeia de Markov, um modelo estatístico que pode gerar novas sequências de dados com base em entradas. Outro exemplo inicial é ELIZA, um chatbot simples desenvolvido no MIT em 1966. Ela foi programada com scripts de comunicação e instruída a corresponder padrões de entrada humana a padrões encontrados nos seus scripts. Este reconhecimento de padrões sem contexto muitas vezes produzia interações cómicas:

Humano: A minha mãe odeia-me.

ELIZA: Quem mais na sua família te odeia?

Humano: O que queres dizer?

ELIZA: Que resposta lhe agradaria mais?

A pobre ELIZA não era grande conversadora, mas deixava a crescente comunidade de IA entusiasmada e a querer mais.

GenAI deu um grande passo em frente em 2014 quando as redes adversariais generativas (GANs) entraram em cena. Estas GANs são redes neurais que competem entre si em resposta a entradas. A MIT Technology Review descreveu assim:

Ambas as redes são treinadas no mesmo conjunto de dados. A primeira, conhecida como o gerador, é encarregada de produzir saídas artificiais, como fotos ou caligrafia, que sejam o mais realistas possível. A segunda, conhecida como o discriminador, compara estas com imagens genuínas do conjunto de dados original e tenta determinar quais são reais e quais são falsas. Com base nesses resultados, o gerador ajusta os seus parâmetros para criar novas imagens. E assim continua, até que o discriminador já não consiga distinguir o que é genuíno do que é falso.

O curso de Aprendizagem Automática da Google ilustra GANs desta forma:  

Ao trabalhar uns contra os outros desta forma, estas redes apoiam a aprendizagem contínua e a melhoria no GenAI.

Novas tecnologias e conceitos trouxeram enormes oportunidades para o GenAI. Em 2017, a Google introduziu a ideia do modelo Transformer, que facilitou o desenvolvimento de outras ferramentas e modelos. A OpenAI utilizou este conceito para desenvolver uma série de Generative Pre-trained Transformers (GPT) e lançou ChatGPT em novembro de 2022.  

Há mais no GenAI do que conversar com um LLM como o ChatGPT ou o Gemini AI. É utilizado para rastrear pacientes de saúde, criar ambientes de aprendizagem personalizados para K12, agilizar reservas e itinerários de viagem, e muito mais. A IA Generativa está em todo lado. Não é necessário usar um prompt para se ver envolvido em conversas e cenários gerados artificialmente. Assim como pode pedir ao GenAI ideias para sobremesas e algumas receitas, os agentes de ameaças podem pedir ao GenAI para envolvê-lo num esquema fraudulento, desenvolvendo código de ataque malicioso ou escrevendo ataques de phishing 'originais'.

A promessa do GenAI vem com alguns riscos. Falaremos sobre isso na próxima semana.

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