A inteligência artificial (IA) é uma área da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como reconhecimento de voz, visão computacional, tomada de decisão, etc.
A inteligência artificial generativa (IAG) é um ramo da IA que se concentra em gerar novos conteúdos ou dados a partir de uma base de dados existente, usando técnicas como redes neurais, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.
Por exemplo, uma IA pode reconhecer objetos em uma imagem, mas uma IAG pode gerar uma nova imagem com objetos diferentes.
A principal diferença entre a IA e a IAG é que a IA pode apenas imitar ou reproduzir o que já foi feito, enquanto que a IAG pode criar algo novo e original a partir do que já foi aprendido.
Uma IA pode traduzir um texto de uma língua para outra, mas uma IAG pode gerar um novo texto com um estilo ou tema diferente.
Algumas das aplicações da IAG são:
Geração de dados sintéticos para criar dados rotulados para aprendizado supervisionado e outros processos de ML
Apoio a tarefas criativas gerando vários protótipos com base em determinadas entradas e restrições. Ela também pode otimizar projetos existentes com base no feedback humano e nas restrições especificadas
Geração de novas sugestões de código de software para tarefas de desenvolvimento de aplicações
Geração de novos scripts de vendas, conteúdo de e-mail e blogs para equipes de marketing
Geração de novas músicas, jogos e experiências de mídia para artistas e empresas de entretenimento
Geração de recomendações de produtos, respostas às consultas dos clientes e aconselhamento financeiro para instituições financeiras
A IAG é uma tecnologia emergente e desafiadora, que requer um grande volume de dados, uma infraestrutura poderosa e um treinamento rigoroso.
Alguns dos modelos mais avançados de IAG são o ChatGPT, que pode gerar textos coerentes e criativos a partir de uma entrada de texto, o DALL-E, que pode gerar imagens a partir de uma descrição textual, e o Amazon CodeWhisperer, que pode gerar sugestões de código para desenvolvedores.
A IAG tem um grande potencial para transformar diversos setores e campos, mas também traz alguns riscos e desafios éticos, como a qualidade, a confiabilidade, a segurança e a responsabilidade dos dados e conteúdos gerados.
É preciso ter cuidado e critério ao usar e avaliar a IAG, e buscar sempre o benefício da sociedade e da humanidade.
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