O que é IA generativa e como surgiu?

A Inteligência Artificial (IA) é uma área em constante evolução que vem sendo estudada há décadas. Ela adentrou na vida do ser humano de tal modo que, hoje, é difícil imaginar viver sem ela. Seus usos são os mais diversos possíveis, indo de classificadores de spam em e-mails até algoritmos de redes sociais. Dentro dessa área da tecnologia, um campo se destaca: a IA generativa. Esta promete revolucionar diversas indústrias, do entretenimento à engenharia. Mas você sabe o que é IA generativa?

O que é Inteligência Artificial? 

A Inteligência Artificial é a área da computação que desenvolve sistemas e algoritmos que permitem que máquinas realizem tarefas antes possíveis apenas para seres humanos. Dessa forma, é possível que sistemas aprendam com grandes bancos de dados e simulem uma inteligência similar à humana.

O primeiro uso do termo data de 1956, mas seu efeito mais expressivo apareceu nas últimas décadas devido ao desenvolvimento de outras tecnologias, principalmente de hardware e poder computacional, ou seja, o desenvolvimento de máquinas capazes de processar um maior número de dados e realizar cálculos matemáticos mais complexos.

Tipos de Inteligência Artificial

Há diferentes tipos de IA e a diferenciação entre elas pode ser feita apenas com o estabelecimento de critérios de classificação. Pensando em uma classificação por nível de semelhança da inteligência artificial com a mente humana, pode-se apontar quatro tipos de IA:

Máquinas reativas: estas apresentam o primeiro sistema de IA e não possuem memória ou capacidade de aprendizado. Tarefas específicas são o seu foco, pois ela não considera experiências passadas, somente informações do momento atual. 

Máquinas de memória limitada: como o próprio nome indica, estas máquinas apresentam uma capacidade de armazenamento restrita e, por isso, são mais indicadas para realizar tarefas que precisam apenas de memória de curto prazo. Aqui, estão chatbots de atendimento ao cliente, por exemplo.

Teoria da mente: ainda em estudo, o objetivo é criar uma inteligência artificial capaz de realizar interações sociais complexas, ou seja, que possa compreender e responder às emoções do usuário, reconhecendo crenças, desejos e sentimentos.

IA autoconsciente: neste nível, em fase de teorização, a IA conseguiria ter consciência de si mesma, ou seja, seria capaz de refletir sobre suas emoções, seus pensamentos e suas ações, simulando a capacidade de introspecção humana. 

Também é possível classificar as inteligências artificiais pela funcionalidade e técnica delas. Neste critério, pode-se citar três tipos de IA:

Inteligência Artificial Limitada (NAI, sigla em inglês para Narrow Artificial Intelligence): dividida em duas subcategorias, máquinas reativas e memória limitada, a NAI utiliza machine learning (termo em inglês para “aprendizado de máquina”), deep learning (termo em inglês para “aprendizado profundo”) e processamento de linguagem natural para realizar funções específicas e resolver problemas pré-determinados. Ela pode armazenar uma grande quantidade de dados e fazer cálculos complexos, mas não apresenta o mesmo desempenho de um cérebro humano.

Inteligência Artificial Geral (AGI, sigla em inglês para Artificial General Intelligence): já esta tecnologia ainda está em estudo. Procura-se desenvolver sistemas capazes de solucionar problemas os quais não foram programados para resolver, o que aproximaria a inteligência artificial da inteligência humana.

Superinteligência Artificial (ASI, sigla em inglês para Artificial Superintelligence): esta existe apenas na teoria, em que os pesquisadores buscam desenvolver um sistema que supere a inteligência humana, indo além de todas as outras inteligências artificiais citadas. 

IA Generativa: um campo da Inteligência Artificial

A IA Generativa trata-se de uma divisão da Inteligência Artificial com foco no desenvolvimento de sistemas que podem criar conteúdos novos e originais. Para isso, os sistemas são alimentados com grande volume de dados. Estes treinam a IA generativa para realizar diversas tarefas, desde as mais simples até as mais complexas. Tal treinamento faz com que a IA aprenda o padrão dos dados fornecidos e, a partir dele, possa gerar respostas originais seguindo esse mesmo padrão.

A característica mais marcante desse tipo de IA é a semelhança do conteúdo criado por ela com o criado pelos seres humanos, o que faz com que, em muitos casos, seja difícil distinguir o que foi criado pela IA generativa e o que foi feito totalmente por uma pessoa. Diversos modelos são capazes de gerar conteúdos originais, listamos alguns abaixo.

Os modelos de difusão, também conhecidos como modelos probabilísticos de difusão com remoção de ruído (DDPMs, na sigla em inglês), são modelos generativos que determinam vetores no espaço latente por meio de um processo de dois passos durante o treinamento. Os passos consistem na difusão progressiva e na difusão reversa. O processo de difusão progressiva adiciona lentamente ruído aleatório aos dados de treinamento, enquanto o processo reverso desfaz o ruído para reconstruir as amostras de dados. Novos dados podem ser gerados executando o processo de remoção de ruído reverso a partir de ruído completamente aleatório.

Os autoencoders variacionais (VAEs, na sigla em inglês) consistem em duas redes neurais comumente referidas como o codificador e o decodificador. Quando fornecido uma entrada, o codificador a converte em uma representação menor e mais densa dos dados. Essa representação comprimida preserva a informação necessária para o decodificador reconstruir os dados de entrada originais, ao mesmo tempo que descarta informações irrelevantes. O codificador e o decodificador trabalham juntos para aprender uma representação eficiente e simples dos dados latentes. Isso permite ao usuário amostrar facilmente novas representações latentes que podem ser mapeadas pelo decodificador para gerar dados inovadores.

As redes neurais generativas (GAN, na sigla em inglês para Generative Adversarial Networks) consistem em duas redes: um gerador e um discriminador. O gerador cria amostras de dados, enquanto o discriminador avalia a autenticidade dessas amostras, originando um ciclo que se repete até que o discriminador não consiga mais diferenciar os dados reais que foram inseridos na rede dos dados gerados pelo gerador. Assim, com a repetição do ciclo, o gerador poderá criar dados indistinguíveis dos dados reais.

Esse processo de aprendizado diferencia a IA generativa das IAs convencionais, já que essa pode aprender também com as próprias informações geradas por ela e não apenas com aquelas inseridas pelo ser humano. Dessa forma, combina-se a habilidade de agrupamento de dados de uma máquina não supervisionada com uma GAN para minimizar a necessidade de um humano rotular dados, o que traz diversos benefícios para empresas e indivíduos que fazem uso dessa tecnologia. Além disso, os modelos de difusão e os autoencoders variacionais (VAEs) são outras abordagens notáveis no campo da geração de dados, cada um com suas vantagens e limitações. Portanto, a escolha entre essas técnicas dependerá dos requisitos específicos da aplicação e das características desejadas nas amostras geradas.

A origem da IA generativa

Embora a IA generativa tenha ficado famosa nos últimos anos, os estudos que deram origem a ela remontam do século passado. A linha temporal dessa tecnologia é complexa, pois muitas pesquisas em diferentes áreas aconteceram ao mesmo tempo até culminar na elaboração de uma inteligência artificial generativa. Áreas como a matemática e a medicina, especialmente aquelas voltadas a entender como o cérebro humano funciona, foram de extrema importância para o desenvolvimento da IA generativa.

Década de 1950 e 1960: Alan Turing, famoso pesquisador na área da computação, idelizou o Teste de Turing em 1950, o qual buscava compreender se era possível um computador expressar a mesma inteligência de uma pessoa. Esse foi um dos pontapés iniciais para o estudo da inteligência artificial, termo que apareceu pela primeira vez em 1956 com John McCarthy. Este trabalhava na linguagem de programação Lisp na época. 

No mesmo ano, Allen Newell, JC Shaw e Herbert Simon desenvolveram o Logic Theorist, com o objetivo de imitar processos cerebrais humanos para provar teoremas matemáticos. Para muitos, esse foi o primeiro software de inteligência artificial em execução.

Em 1967, Frank Rosenblatt criou o Mark 1 Perceptron, um modelo de aprendizado de máquina por tentativa e erro.

Década de 1980 e 1990: neste período, as redes neurais recorrentes começaram a ganhar destaque na área. A partir das RNNs, passou a ser possível que as máquinas processassem sequências de dados, permitindo até mesmo a geração de texto e música rudimentares. Chegando nos anos 90, a Internet comercial inicia um grande processo de expansão e a preocupação de empresas com sistemas de navegação web e indexação com IA cresce. 

Em 1997, o computador Deep Blue, da IBM, derrotou o campeão soviético Garry Kasparov em uma partida de xadrez, prevendo respostas e pensando em possibilidades de melhores jogadas. Esse computador é um exemplo de máquina reativa. Esse acontecimento foi um marco no mundo da inteligência artificial que influenciou os estudos da IA generativa. 

Década de 2000 adiante: em 2008, as pesquisas de PNL permitiram o lançamento do reconhecimento de voz pela Google, base para as futuras assistentes virtuais, como Siri e Alexa. 

A revolução na IA generativa começou na década de 2010 com o surgimento das GANs. Em 2011, o supercomputador Watson foi lançado pela IBM. Ele passou a ser utilizado em sistemas de reconhecimento facial e até mesmo na medicina, para auxiliar na descoberta de relações entre genes, proteínas e medicamentos – para isso, o software analisava rapidamente uma gigantesca quantidade de dados, estando artigos científicos e livros entre eles. 

Depois, em 2014, Ian Goodfellow, junto de outros pesquisadores, introduziu o conceito de GANs e provou ser uma maneira altamente eficaz de gerar conteúdo novo e realista. As GANs tiveram um impacto profundo em campos como visão computacional, processamento de linguagem natural e arte generativa.

Mais recentemente, em novembro de 2022, foi lançado o ChatGPT, a plataforma de IA generativa mais conhecida atualmente. Com ele, essa tecnologia conseguiu sair da bolha de programadores e pesquisadores de tecnologia e atingir o público geral, alcançando até mesmo os mais leigos no assunto. O sucesso do ChatGPT desenvolveu o interesse dos mais variados públicos e fez com que muitas ferramentas de IA generativas fossem criadas ou melhoradas.

A IA generativa e o nosso cotidiano

Por ter a capacidade de processar rapidamente uma quantidade de dados que levaria muito mais tempo se feito por humanos, a IA generativa trouxe facilidades e comodidades para as sociedades em diversas áreas, como

Arte e criatividade: por meio da IA generativa, é possível gerar imagens novas. O software Dall-E 2, por exemplo, cria imagens a partir de uma descrição em formato de texto feita pelo usuário. Além disso, essa ferramenta pode gerar resultados diferentes com uma mesma descrição. 

Entretenimento: em filmes, é possível utilizar a IA generativa para aprimorar efeitos especiais. Já em jogos, ela pode ser aplicada na criação de mundos, cenários, personagens e conteúdo dinâmico e, até mesmo, exclusivo.

Assistentes virtuais: chatbots no atendimento ao cliente já é algo muito comum e adotado por inúmeras empresas. Dos mais simples aos mais complexos, as assistentes virtuais podem agilizar e personalizar o atendimento ao cliente, aprendendo com os dados inseridos pelos próprios usuários.

Processamento de Linguagem Natural: aqui, estão os tradutores automáticos, como o Google Tradutor, e os assistentes de escrita. Nestes, a IA generativa sugere palavras, frases ou até parágrafos inteiros de forma a otimizar o texto do usuário.

Usos da IA generativa em empresas

Em julho deste ano, a plataforma GetApp realizou uma pesquisa com 479 trabalhadores de empresas de diferentes setores no Brasil sobre o uso da IA generativa no ambiente de trabalho. Dos entrevistados, 27% responderam que usam a inteligência artificial generativa todos os dias, 53% afirmaram utilizar a tecnologia algumas vezes na semana e 20% disseram que a usam algumas vezes por mês. 

A pesquisa aponta, ainda, que a criação de texto e a edição são as áreas em que essa tecnologia é mais aplicada, com 54% e 50% respectivamente. 

A partir desse estudo, é possível notar como a IA generativa está sendo introduzida em empresas cada vez mais e como ela passou a fazer parte do cotidiano de trabalho de muitos brasileiros. Por ser uma tecnologia versátil, ela pode ser implementada em diversos setores da empresa, outra vantagem de se utilizar a inteligência artificial, por exemplo.

Personalização: a IA pode coletar dados e informações dos clientes e, a partir dessas informações, a empresa consegue personalizar tanto o atendimento ao cliente quanto os seus próprios produtos, pensando no que agradaria mais o seu público. Esse uso é muito importante para o comércio eletrônico, por exemplo, no qual a recomendação de produtos pode ser personalizada de acordo com o perfil de cada pessoa que visita o site, considerando itens vistos, compras anteriores e outras informações.

Geração de conteúdo: é possível utilizar a IA generativa para gerar textos e até imagens para o setor de criação de conteúdo de empresas, como posts para as redes sociais, por exemplo. Também é possível usar ferramentas de geração de texto para criar artigos, relatórios e descrições de produtos ou revisar materiais escritos por humanos. 

Atendimento ao cliente: provavelmente o uso mais conhecido atualmente da IA generativa, o atendimento ao cliente automatizado tem muitos benefícios tanto para a empresa quanto para o cliente. Ao ter um chatbot na assistência ao cliente, o usuário tem flexibilidade para resolver um problema em qualquer dia e horário. O atendimento também pode ser mais rápido e eficiente, o que deixa o cliente satisfeito por não precisar esperar horas em um atendimento e permite que a empresa realoque os funcionários para outras atividades mais estratégicas. 

Entre esses três exemplos, o atendimento ao cliente é o que se destaca pela praticidade que ele fornece. Um bom chatbot pode fazer diferença significativa dentro de uma empresa, seja ela grande ou pequena. Nesse sentido, o NeuralSearchX Bot é um chatbot completo desenvolvido pela Neuralmind. Ele pode ser treinado com arquivos e documentos de atendimento ao cliente que a empresa já tenha e, a partir disso, gerar respostas completas e humanizadas para o usuário. Com ele, o cliente passa a ter respostas rápidas e personalizadas de acordo com as diretrizes da empresa. 

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