Falar sobre IA hoje, é como ir aqui na esquina e tomar um cafezinho. A Inteligência Artificial (IA) está no nosso dia a dia de uma forma que não conseguimos imaginar viver sem ela. Estamos falando de décadas de estudo da IA para chegar até os dias de hoje onde a IA Generativa vem se destacando e revolucionando diversos setores de negócios. Mas, antes de falarmos especificamente da Generativa, vamos entender o que é de fato a IA.
O que é Inteligência Artificial?
Martha Gabriel em seu livro Você, eu e os Robôs ela define a Inteligência Artificial como: uma área da Ciência da Computação que lida com o desenvolvimento de máquinas/computadores com a capacidade de imitar a Inteligência Humana. Ou seja, ela realiza tarefas que antes somente eram possÃveis para os seres humanos.
O termo surgiu na década de 50, quando oficialmente a Inteligência Artificial é criada como um campo de pesquisa, porém, sua origem vem de 1943 quando Warren McCulloch e Walter Pitts criaram o primeiro modelo computacional para redes neurais.
A "Máquina de Turing" do matemático Alan Turing, o "Pai da Computação", foi considerada a fundação daquilo que conhecemos hoje como IA. Você pode conhecer mais dessa história no filme O Jogo da Imitação - 2014
Quais são os nÃveis de Inteligência Artificial?
São três nÃveis que vão nos auxiliar a compreender o grau de inteligência de uma IA, desde o mais restrito até a superinteligência. Qualquer produto de IA vai ser classificado em um destes nÃveis.
Inteligência Artificial Limitada (Artificial Narrow Intelligence - ANI) A chamada IA Fraca, a mais básica, ela se especializa em apenas uma área. Este é o tipo de inteligência artificial que hoje temos disponÃvel e aqui entra a IA Generativa. É um tipo de IA que pode lidar com uma quantidade imensa de dados e fazer cálculos complexos de uma forma muito rápida, mas sempre com um único objeto. Dentro da IA Limitada ainda temos uma subdivisão importante, onde vamos entender o nÃvel de consciência da IA, são elas:
Máquinas Reativas A classe mais simples, onde a IA é puramente reativa e não tem habilidade para criar memórias e nem utilizar experiências passadas para tomada de decisão. Exemplo o Deep Blue da IBM treinado para jogar xadrez, ele derrotou um dos maiores campeões, Garry Kasparov, em 1997.
Memória Limitada Diferente da anterior ela consegue olhar para o passado, sua memória, onde se baseia para tomada de decisão. Como exemplo temos a IA que roda nos Carros Autônomos. Esta IA se baseia em dados a sua volta, tipo observa a velocidade e direção dos carros a sua volta.
Inteligência Artificial Geral (Artificial Geral Intelligence - AGI) Subindo o nÃvel, chegamos na IA Forte (Strong AI) ou também conhecida como IA nÃvel Humano (Human Level AI). Estamos falando de um nÃvel de Inteligência Artificial que é tão inteligente quanto um HUMANO. Ela tem diversas habilidades igual a gente, podendo realizar atividades inteligentes que o humano domine. Aqui, ainda não chegamos nela. Já existem alguns computadores/robôs que possuem diversas habilidades, mas ainda não se compara aos nÃveis humanos. Um resumo legal poderia ser: IA capaz de solucionar problemas os quais não foram programados para resolver.
Superinteligência (Artificial Super Intelligence - ASI) Definido por Nick Bostrom como "um intelecto que é muito mais inteligente do o melhor cérebro humano em praticamente todas as áreas". As grandes discursões referente a preocupação quanto ao avanço da IA se baseiam neste tipo aqui, pois deste modelo vêm as promessas mais promissoras e assustadoras. Por enquanto estamos apenas na teoria sobre a Superinteligência, mas existem estudos voltados para desenvolver sistemas que superem a Inteligência Humana.
IA Generativa: uma divisão da Inteligência Artificial
Agora podemos dizer que a IA Generativa é um modelo de IA Fraca, com Memória Limitada. Também temos um foco dento da IA Gen que é o desenvolvimento de sistemas que podem criar conteúdos novos e originais. Dentro deste modelo de IA podemos treina-la para realizar diversas tarefas, baseada em grandes volumes de dados, e a partir disso teremos respostas originais seguindo o padrão dos dados. Resumindo, gerando conteúdo, sejam eles em textos, imagens, músicas ou outros tipos de formatos.
O lançamento do ChatGPT em 2022 democratizou o acesso a IA Generativa, porém, como já vimos essa tecnologia já existe no mercado há décadas, sendo criada em 1970 quando a máquina GANS (Redes Adversárias Generativas) foi desenvolvida e treinada. Bom, outros exemplos de IA Gen temos: Bard do Google, Bing AI entre outras mil.
Aqui eu já deixo uma dica bacana, o site AI Valley traz diversos modelos de IA Generativa de diferentes funções, ele concentra praticamente todas as ferramentas de mercado e também dicas de prompts que podem ser utilizadas.
"Máquinas são para respostas, Humanos são para perguntas" Kevin Kelly
Como funciona a IA Generativa?
O funcionamento em si é bem complexo e exige meses ou até mesmo anos de testes. A exemplo do ChaGTP a OpenAI foi fundada em 2015 e apenas em 2018 que foi lançado o GPT-2, uma das primeiras versões da IA mas com acesso restrito. Somente em 2022 que o ChatGPT realmente foi liberado, ou seja, 7 anos de estudos, aprendizado e testes.
Durante estes 7 anos o ChatGPT passou pela primeira etapa do processo, que foi a inserção de dados para sua leitura. Tudo que estava disponÃvel na internet até 09/2021 foi imputado dentro da IA. Depois disso veio a segunda etapa que foram os testes para verificar o aprendizado obtido e em 11/2022 ela foi liberada para uso. Importante lembrar que estamos falando da versão 3.5 free. As Versões pagas, Plus e Enterprise, já possuem acesso a dados na internet em tempo real.
A IA Generativa e o nosso cotidiano
Bom, que a IA Gen já está no nosso dia a dia isso já está claro. Agora, tudo devido a capacidade de processar rapidamente uma quantidade de dados que levaria muito mais tempo se realizado por um humano. A IA Generativa trouxe facilidades e comodidades em diversas áreas, alguns exemplos do nosso cotidiano:
Arte e criatividade: Hoje temos diversas plataformas de IA Generativa para geração de imagens e vÃdeos. O Dall-E 2, cria uma imagem através de um prompt em formato texto feita pelo usuário. MidJourney é outra opção bem conhecida e de vÃdeo existe o Steve AI, Vidyo.AI e agora inclusive temos a Sora, a mais nova ferramenta de criação de vÃdeos que está trazendo um resultado espetacular, muito realista.
Exemplo de um vÃdeo gerado pela Sora com o seguinte Prompt: The camera follows behind a white vintage SUV with a black roof rack as it speeds up a steep dirt road surrounded by pine trees on a steep mountain slope, dust kicks up from it’s tires, the sunlight shines on the SUV as it speeds along the dirt road, casting a warm glow over the scene. The dirt road curves gently into the distance, with no other cars or vehicles in sight. The trees on either side of the road are redwoods, with patches of greenery scattered throughout. The car is seen from the rear following the curve with ease, making it seem as if it is on a rugged drive through the rugged terrain. The dirt road itself is surrounded by steep hills and mountains, with a clear blue sky above with wispy clouds.
Entretenimento: Em filmes é possÃvel utilizar a IA Generativa para aprimorar efeitos especiais. Em Jogos, ela pode ser aplicada na criação de cenários, personagens e conteúdos dinâmicos e até mesmo exclusivo.
Assistentes virtuais: Chatbots no atendimento ao cliente, inclusive falamos recentemente sobre este tema onde a Automação e o uso da IA tem revolucionado o modelo de atendimento ao cliente. Além destes também estamos vendo plataformas de IA Generativa para ajudar na transcrição e resumo de reuniões online, exemplo Tl;dv
Mais uma dica boa aqui o site Slidar.ai você vai encontrar diversos pronpts prontos e gratuitos para usar junto ao ChatGPT, são diversas categorias que você pode explorar.
IA Generativa dentro das empresas
O uso da IA Generativa vem impactando o mercado de trabalho, como podemos ver são várias soluções existente que podemos utilizar no nosso dia a dia, além de toda semana surgir novas soluções, evoluindo ainda mais e facilitando a entrega de resultados. Estamos falando de aumento de produtividade, redução de custos e soluções de problemas complexos muito mais rápido.
Usar a IA Generativa dentro de nossas empresas não é mais um ponto a se pensar, é sim um ponto a correr atrás e ficar de olho em todas as suas possibilidades. Com isso, algumas profissões deixam de existir, mas outras são criadas com o avanço da IA.
"O Futuro tem muitos nomes: Para os fracos - InatingÃvel; Para os temerosos - Desconhecido; Para os valentes - Oportunidade" Gil Giardelli
Fica aqui a recomendação do livro Pensando o Impensável do Gil Giardelli
Seguem dois exemplos da utilização da IA Generativa dentro das empresas.
Personalização A partir dos dados e informações dos clientes, geralmente buscados por uma ferramenta de CRM, a empresa consegue através do uso da IA personalizar tanto o atendimento ao cliente quanto os seus próprios produtos, pensando no que agradaria mais o seu público. Aqui como exemplo é o uso dentro do e-commerce, onde podemos utilizar a recomendação de produtos personalizada de acordo com o perfil de cada pessoa.
Geração de conteúdo
Como já abordamos o uso da IA Generativa para gerar textos e imagens tem sido o que mais vemos, para o setor de criação de conteúdo e marketing dentro das empresas é uma grande ajuda na criação de posts para as redes sociais, artigos, relatórios e também na descrição de produtos e revisão de materiais escritos por humanos.
Quer saber mais, leia aqui: Os BenefÃcios da IA na Criação de Conteúdo
Leve isso com Você!
A IA Generativa está revolucionando esta era, como disse Marcos Piangers em sua palestra no RD Summit 23: "Estamos vivendo a fase de experimentação da IA". Existe muita coisa sendo criada e precisamos experimentar o que realmente faz sentido para nos ajudar a resolver problemas complexos rapidamente.
A IA Generativa não veio para substituir os Seres Humanos mas sim, para ajudá-los a realizar melhor suas tarefas no dia a dia. Embora muitos modelos de IA ainda não são perfeitos, eles estão melhorando a cada dia que passa, criando um futuro bem interessante.
Agora, o que precisamos é parar de usar as pessoas para treinar coisas e sim, usar as coisas para treinar pessoas.
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