v. 1 n. 3 (2023): Edição Regular
Editorial
INOVAÇÃO, TRANSFORMAÇÃO DIGITAL E A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
Por Luiz Marcelo de Oliveira Silva (Assessor Técnico da Diretoria Regional do SENAI São Paulo)
A ideia de criar máquinas capazes de gerar conteúdo original remonta à década de 1950. No entanto, foi somente nas últimas décadas que os avanços tecnológicos e a disponibilidade de grandes quantidades de dados impulsionaram o crescimento e a eficácia das abordagens de Inteligência Artificial (IA) Generativa.
A Inteligência Artificial Generativa engloba diversas técnicas e algoritmos que permitem às máquinas criar dados e conteúdo original de forma realista. Essas abordagens têm aplicações em áreas como arte, medicina, música, design e jogos. Por exemplo, podem ser usadas para criar pinturas, composições musicais, textos, imagens médicas sintéticas e simulações virtuais. A Inteligência Artificial Generativa, que utiliza modelos de IA para criar dados de forma autônoma, têm implicações significativas em diversos setores, como arte, entretenimento, medicina e design. A capacidade de gerar conteúdo original e realista impulsiona a inovação e a eficiência operacional, além de fornecer novas experiências aos clientes.
As abordagens generativas se baseiam em conceitos como redes neurais generativas, modelos generativos adversariais (GANs), autencoders variacionais (VAEs) e fluxos generativos. Esses modelos permitem a criação de dados criativos e realistas, imitando o trabalho humano. As GANs, em particular, têm se destacado na geração de imagens fotorrealistas. As abordagens generativas diferem das abordagens tradicionais de IA ao focar na criação de dados novos em vez de apenas aprender com dados existentes. Elas se baseiam em princípios como modelagem da distribuição de dados, aprendizado não supervisionado, geração de dados novos e uso de adversarialidade e reconstrução latente.
As aplicações da Inteligência Artificial Generativa são vastas e incluem geração de imagens, criação de música, síntese de voz, geração de texto e simulação de ambientes virtuais. Essas abordagens têm o potencial de revolucionar várias áreas, permitindo a criação automatizada de conteúdo original e realista.
Alguns estudos de caso destacam os resultados obtidos com abordagens generativas, como a geração de imagens fotorrealistas pela NVIDIA, a composição de música original pelo MuseNet da OpenAI e a síntese de vozes humanas realistas pelo WaveNet da Google.
Portanto, a Inteligência Artificial Generativa representa um campo em crescimento com o potencial de transformar diversos setores. Sua capacidade de criação e geração de dados novos, combinada com a modelagem da distribuição de dados e o aprendizado não supervisionado, tornam essas abordagens relevantes e poderosas. Compreender e explorar essas técnicas é fundamental para impulsionar a inovação e a transformação digital.
