IA tradicional X IA generativa:
descubra as diferenças e veja como elas estão mudando o mundo
A inteligência artificial (IA) é um assunto cada vez mais presente em nossas vidas, seja em aplicativos de reconhecimento de voz, sistemas de automação de carros, ou mesmo nas redes sociais. No entanto, existem dois tipos de IA: a tradicional e a generativa.
A IA tradicional é baseada em algoritmos de aprendizado supervisionado, onde uma grande quantidade de dados é utilizada para treinar um modelo para realizar tarefas específicas, como reconhecimento de voz ou visão computacional. Esses modelos são projetados para realizar uma tarefa específica e são capazes de aprender a partir de exemplos, sem necessidade de intervenção humana. A IA baseada em algoritmos de aprendizado supervisionado pode ser chamada de IA tradicional devido ao fato de que essa abordagem tem sido amplamente utilizada há décadas e é uma das formas mais antigas de IA. O aprendizado supervisionado envolve o uso de dados etiquetados para treinar um modelo, que então é usado para prever as respostas para novos dados. Isso é diferente de abordagens não supervisionadas ou semi-supervisionadas, onde o modelo tenta encontrar padrões ou estruturas nos dados sem a necessidade de rótulos.
Já a IA generativa, também conhecida como “aprendizado profundo generativo” ou “redes neurais geradoras”, utiliza algoritmos não supervisionados ou semi-supervisionados para gerar novos dados, como criar imagens ou músicas. A IA generativa é voltada para a criação de conteúdo e é capaz de aprender a partir de exemplos e, com isso, gerar novos conteúdos semelhantes.
É importante notar que as duas formas de IA têm suas vantagens e desvantagens. A IA tradicional é eficiente em tarefas específicas e tem uma precisão elevada, mas é limitada aos dados fornecidos para treinamento. Já a IA generativa é capaz de gerar conteúdos novos e criativos, mas pode ser imprecisa e não é tão eficiente em tarefas específicas.
Uma das aplicações mais notáveis da IA generativa é a criação de conteúdo como imagens, vídeos, músicas e textos. A IA generativa já foi utilizada para criar rostos de pessoas nunca antes vistas, gerar músicas inéditas e até mesmo escrever notícias e artigos. Isso tem o potencial de revolucionar indústrias como a publicidade, entretenimento e jornalismo.
A IA generativa tem sido um campo em constante evolução, e recentemente temos visto o lançamento de modelos cada vez mais avançados, como o ChatGPT e o DALL·E 2. Esses modelos utilizam técnicas avançadas de aprendizado profundo generativo, e são capazes de gerar textos e imagens de forma surpreendentemente realista. O ChatGPT, por exemplo, é capaz de gerar textos coerentes e fluentes, enquanto o DALL·E 2 é capaz de criar imagens a partir de descrições verbais. Esses lançamentos mostram a força da IA generativa e o potencial para mudar a forma como criamos e interagimos com conteúdo.
No entanto, é importante lembrar que a IA generativa ainda está em desenvolvimento e precisa ser aperfeiçoada para alcançar sua plena potencialidade. Além disso, a IA generativa também traz desafios éticos, como a possibilidade de criação de conteúdo falso e a questão da responsabilidade pelo conteúdo gerado.
Demonstrando a diferença
Aqui está um exemplo de código para um modelo de inteligência artificial tradicional de classificação de imagens, usando um algoritmo de aprendizado supervisionado como o SVM (Support Vector Machine):
# Importar bibliotecas e carregar dados de treinamento e teste
from sklearn.svm import SVC
X_train, y_train, X_test, y_test = load_data()
# Instanciar e treinar o modelo
clf = SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
# Realizar previsões no conjunto de teste
y_pred = clf.predict(X_test)
# Calcular a acurácia
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: ", accuracy)E aqui está um exemplo de código para um modelo de inteligência artificial generativa, usando um algoritmo de redes neurais como o GPT-3:
# Importar bibliotecas e carregar dados de treinamento
import openai_secret_manager
import openai
openai.api_key = openai_secret_manager.get_secret("openai")["api_key"]
# Treinar o modelo
model_engine = "text-davinci-002"
prompt = ("Write a short story about a dragon.")
completions = openai.Completion.create(engine=model_engine,
prompt=prompt, max_tokens=1024, n=1,stop=None,temperature=0.5)
# Obter a história gerada
story = completions.choices[0].text
print(story)Observe que na IA tradicional, geralmente se necessitam de etiquetas para os dados, e o objetivo é prever uma saída dado uma entrada, já na IA generativa, o objetivo é gerar novos dados a partir de exemplos fornecidos. Além disso, a IA generativa geralmente utiliza redes neurais como o GPT-3, enquanto a IA tradicional utiliza algoritmos de aprendizado supervisionado como o SVM.
A principal diferença na estrutura de código entre a inteligência artificial tradicional e a inteligência artificial generativa é a finalidade do modelo e, consequentemente, as etapas envolvidas no processo de treinamento e uso do modelo.
Na inteligência artificial tradicional, os modelos são treinados com dados etiquetados e a finalidade é prever uma saída dado uma entrada. A estrutura de código geralmente inclui as seguintes etapas:
1. Coleta e pré-processamento de dados: carregar e preparar os dados de treinamento e teste
2. Treinamento do modelo: instanciar e ajustar os parâmetros do modelo usando os dados de treinamento
3. Avaliação do desempenho: usar o conjunto de teste para avaliar a precisão do modelo
Já na inteligência artificial generativa, os modelos são treinados para gerar novos dados, como texto, imagens ou áudio, a partir de exemplos fornecidos. A estrutura de código geralmente inclui as seguintes etapas:
1. Coleta e pré-processamento de dados: carregar e preparar os dados de treinamento
2. Treinamento do modelo: instanciar e ajustar os parâmetros do modelo usando os dados de treinamento
3. Geração de novos dados: usar o modelo treinado para gerar novos dados
Em resumo, a IA tradicional e a IA generativa são duas formas distintas de inteligência artificial, cada uma com suas próprias vantagens e desvantagens. A IA tradicional é projetada para realizar tarefas específicas e tem uma precisão elevada, mas é limitada aos dados fornecidos para treinamento. Já a IA generativa é capaz de gerar conteúdos novos e criativos, mas pode ser imprecisa e não é tão eficiente em tarefas específicas. Enquanto a IA tradicional é mais comumente utilizada em aplicações como reconhecimento de voz e visão computacional, a IA generativa está sendo explorada em aplicações como a criação de conteúdo, e tem o potencial de revolucionar indústrias como a publicidade, entretenimento e jornalismo.
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Para saber mais:
Inteligência artificial e consciência moral: Será que o chatGPT passa por um dilema de valor de vida? — Link aqui
2 certezas e uma 1 dúvida sobre a inteligência artificial (IA) — Link aqui
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