• A IA generativa é uma inteligência artificial capaz de usar algoritmos, modelos e regras complexas, aprender a partir de grandes conjuntos de dados e gerar novos dados com características semelhantes, superando amplamente as capacidades de processamento e análise de dados dos softwares tradicionais.
  • Existem muitos tipos de modelos de IA generativa, cada um com sua abordagem única para geração de conteúdo. Os modelos mais utilizados são os autoencoders variacionais (VAEs) e as redes adversariais generativas (GANs).

Produtos como chatbots como ChatGPT, Copilot, Gemini e LLaMA, sistemas de geração de imagens por IA texto-imagem como Stable Diffusion, Midjourney e DALL-E, bem como geradores de vídeo por IA como Sora, todos contribuíram para o nosso dia a dia. Por trás desses produtos, existem diferentes modelos que garantem seu funcionamento e manutenção.

IA generativa

A IA generativa (GenAI ou GAI) é uma inteligência artificial capaz de usar modelos generativos para gerar texto, imagens, vídeos ou outros dados, utilizando algoritmos, modelos e regras complexas, aprendendo a partir de grandes conjuntos de dados e gerando novos dados com características semelhantes, superando amplamente as capacidades de processamento e análise de dados dos softwares tradicionais.

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O ano de 2023 é conhecido como o ano de avanço da inteligência artificial generativa, com a tecnologia passando de uma geração de linguagem única para um desenvolvimento multimodal e incorporado rápido.

Empresas como Anthropic, Microsoft, Google e Baidu, além de muitas pequenas empresas, desenvolveram modelos de IA generativa amplamente utilizados em diversos setores, incluindo desenvolvimento de software, saúde, finanças, entretenimento e muitos outros.

Tipos de modelos generativos

Existem muitos tipos de modelos de IA generativa, cada um com sua abordagem única para geração de conteúdo. Entre os tipos mais conhecidos de modelos de IA generativa estão os autoencoders variacionais (VAEs), as redes adversariais generativas (GANs), as técnicas de difusão, os transformadores e os campos de radiação neural (NeRFs).

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Os modelos mais utilizados são os VAEs e as GANs. Cada um desses modelos apresenta vantagens e desvantagens, dependendo da complexidade e qualidade dos dados.

1. VAE

Os VAEs foram desenvolvidos em 2014 para usar redes neurais a fim de codificar os dados de forma mais eficiente. Eles são ideais para gerar novas instâncias a partir de pequenos pedaços de informação, corrigir imagens ou dados ruidosos, detectar conteúdos anormais nos dados e preencher informações faltantes.

Os VAEs são usados na detecção de anomalias e segurança. Por exemplo, em resposta a uma atividade de rede anormal ou transações fraudulentas, eles podem entender o padrão normal dos dados e identificar anomalias ou vulnerabilidades de segurança potenciais.

A próxima iteração dos VAEs provavelmente se concentrará em melhorar a qualidade dos dados gerados, acelerar o treinamento e explorar sua aplicabilidade a dados sequenciais.

2. GAN

As GANs foram desenvolvidas em 2014 e são usadas para gerar rostos realistas e números impressos. As GANs podem ser usadas para gerar dados sintéticos reais para treinar modelos robustos e testar sistemas seguros.

Entre os exemplos, estão a criação de dados reais de tráfego de rede para testar a resiliência de um sistema de detecção de intrusão ou a geração de amostras reais de malware para avaliar softwares antivírus.

Por outro lado, as GANs também podem ser usadas de forma maliciosa para gerar dados sintéticos semelhantes a informações confidenciais, representando riscos à privacidade. As GANs também podem sofrer de colapso de modo, fazendo com que os geradores produzam saídas limitadas e repetitivas, tornando-as difíceis de treinar e sem controle claro sobre as amostras geradas.

A próxima geração de GANs se concentrará em melhorar a estabilidade e integração do processo de treinamento, estender sua aplicabilidade a outros domínios e desenvolver métricas de avaliação mais eficazes.