O que é a IA generativa?

Os GANs consistem em duas redes - um gerador e um discriminador - que competem entre si. O gerador cria dados falsos, enquanto o discriminador avalia-os em relação aos dados reais. O objetivo é que o gerador produza dados indistinguíveis dos dados reais.

• Gerador: Cria dados sintéticos com base na formação.
• Discriminador: Avalia os dados e dá feedback ao gerador.

 
Exemplos de GAN

• Tecnologia de deepfake: Os GAN podem criar vídeos ou imagens reais através da aprendizagem de movimentos e expressões faciais. No entanto, estas aplicações suscitam preocupações éticas.
• Síntese de imagens: Em industrias como a moda ou os jogos, os GANs criam imagens de alta qualidade para a conceção de produtos ou a criação de personagens.
• Ferramentas de arte colaborativas: Algumas plataformas permitem criar novas obras de arte ou retratos realistas através da combinação de imagens existentes utilizando a tecnologia GAN. 

Os VAEs são modelos que reduzem o tamanho dos dados, mantendo as suas partes importantes. Em seguida, elaboram novos dados com base nessa representação reduzida. As VAEs são normalmente utilizadas para tarefas como:

• Compressão de dados: Comprimir de forma eficiente grandes conjuntos de dados para facilitar o armazenamento e o processamento.
• Eliminação de ruído de imagens: Melhorar a qualidade de imagens de baixa resolução ou com ruído, gerando versões mais nítidas.
• Imagiologia médica: Melhora as imagens de ressonância magnética e de tomografia computorizada, oferecendo imagens mais claras para o diagnóstico. 

Os transformadores são uma arquitetura popular no processamento de linguagem natural e são fundamentais para modelos de linguagem como GPT-3. Estes modelos geram texto prevendo a palavra seguinte numa frase com base no contexto anterior. Operam através dos seguintes métodos:

• Mecanismos de atenção: Os transformadores utilizam a auto-atenção para avaliar a importância de cada palavra numa frase.
• Language understanding: Os Transformers apreendem o contexto e as relações entre as palavras para gerar textos exatos.

 
Aplicações de transformador

• Geração de conteúdos: Escreva artigos, relatórios e outras formas de conteúdo criativo com modelos como o GPT-3.
• Tradução de idiomas: Traduzir texto de uma língua para outra com elevada precisão.
• Chatbots: Fornecer respostas semelhantes às humanas em tempo real para aplicações como o apoio ao cliente.  

A IA generativa traz novas soluções e eficiências a várias tarefas criativas.

• Processos criativos simplificados: A IA generativa ajuda os criadores a automatizar tarefas repetitivas, permitindo mais tempo para inovação. Os artistas, escritores e músicos podem concentrar-se em aperfeiçoar o seu trabalho enquanto a IA trata do trabalho de base.
  
  

Exemplo: Uma romancista que está a trabalhar num novo livro utiliza a IA generativa para redigir os capítulos iniciais com base no estilo do autor, libertando-a para se concentrar no aperfeiçoamento do enredo e das personagens.

• Soluções inovadoras: Ao analisar vastos conjuntos de dados, a IA generativa pode criar novas soluções para os problemas. Isto inclui a conceção de novos produtos, a redação de textos de marketing ou a criação de soluções no domínio da ciência e da engenharia.
   

Exemplo: Um designer de produtos encarregado de criar uma nova linha de embalagens ecológicas utiliza a IA generativa para analisar grandes conjuntos de dados de materiais e preferências dos consumidores antes de sugerir designs sustentáveis e  inovadores.

 

Os benefícios da IA generativa incluem amplos ganhos nas medidas de produtividade.

• Criação automatizada de conteúdos: As empresas podem automatizar a criação de texto, imagens ou código, reduzindo drasticamente o tempo necessário para produzir conteúdos. Isto permite que as equipas se concentrem em tarefas de nível superior e no planeamento estratégico.
   

Exemplo: Uma agência de marketing utiliza IA generativa para criar publicações nas redes sociais, artigos de blogues e imagens promocionais. A IA ajuda a analisar as tendências e as preferências do público para criar conteúdos que se repercutam no mercado-alvo.

 

• Poupança de tempo e custos: Ao utilizar a IA para automatizar tarefas criativas e técnicas, as empresas poupam custos e aceleram os fluxos de trabalho. Isto reduz a necessidade de mão de obra humana extensiva em algumas áreas, conduzindo a operações mais eficientes.
   

Exemplo: Uma empresa de desenvolvimento de software utiliza IA generativa para escrever e depurar código. Ao trabalhar numa nova aplicação, a IA pode ajudar a criar a estrutura inicial do código, permitindo que os programadores se concentrem em aspetos mais complexos e criativos do projeto.

As empresas estão a utilizar a IA para melhorar as experiências dos clientes.

Personalização de experiências e produtos: A IA pode ajudar a criar conteúdos personalizados, desde recomendações de produtos a e-mails de marketing adaptados, melhorando a experiência do cliente. Este nível de personalização ajuda as empresas a ligarem-se ao seu público a um nível mais profundo, promovendo a lealdade e o envolvimento.

Exemplo: Uma empresa de retalho utiliza IA generativa para criar experiências de compra personalizadas para os seus clientes. A IA analisa o histórico de navegação, os padrões de compra e as preferências de cada cliente para criar recomendações de produtos personalizadas, tornando a experiência de compra mais envolvente e relevante.