Generative Artificial Intelligence

A Inteligência Artificial criativa do futuro

Listada pela renomada empresa de consultoria Gartner como uma das 12 principais tendências de tecnologia estratégicas em 2022, Generative AI promete ser a inteligência artificial criativa do futuro. Segundo a empresa, até 2025 a Generative IA será responsável por 10% de todos os dados produzidos — atualmente este percentual está em menos de 1%.

O que é Generative AI?

Generative AI, em português inteligência artificial “generativa”, aprende sobre objetos ou artefatos a partir de dados e gera novas criações inovadoras que são semelhantes ao elemento original, mas não o repetem.

A IA generativa tem o potencial de criar formas inovadoras de conteúdo criativo, como vídeos por exemplo, e acelerar os ciclos de P&D em campos que vão da medicina à criação de produtos.

Ao aplicar de forma concreta os conceitos de Generative AI é possível:

• Aprender sobre artefatos a partir de dados e gerar novas criações inovadoras semelhantes ao original.
• Criar formas de conteúdo criativo, como vídeos ou escrita.
• Acelerar os ciclos de Pesquisa & Desenvolvimento nas empresas, desde áreas como criação de produtos até aplicações no campo da medicina, por exemplo.

Como estamos experienciando Generative AI no dia a dia?

Um dos exemplos mais comuns de aplicação prática de Generative AI é com fotos: essa tecnologia é capaz de corrigir automaticamente fotos, gerando e sobrepondo elementos visuais que que estejam obscuros ou faltem na imagem original. Além disso, é possível transformar imagens originais de baixa resolução em versões de alta resolução com aparência natural. Outra característica interessante, é a capacidade de gerar rostos humanos com aparência natural, mas sintética, misturando fotos existentes ou padrões de qualquer foto específica.

Outra aplicação muito presente no cotidiano é a textual, ou seja, com Generative AI é viável criar conteúdo de linguagem natural rapidamente em grande variedade e em alta velocidade. Assim, pode-se gerar legendas, anotações e outras narrativas para imagens e outros conteúdos visuais, além da possibilidade de misturar fontes existentes em novos projetos de fontes.

Mais um exemplo presente no dia a dia dos programadores é a utilização desta tecnologia para geração automática de códigos, evitando a necessidade da escrita tediosa de códigos repetitivos.