IA Generativa: aspectos históricos e sua ascenção

A Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa), uma das subáreas mais fascinantes e promissoras da IA, tem ganhado destaque por sua capacidade de criar novos dados e conteúdos, como imagens, textos e até música, que imitam o comportamento humano. Desde o desenvolvimento de Redes Adversárias Generativas (GANs) até os avanços em modelos de linguagem como o GPT, os modelos generativos estão moldando o futuro de diversas indústrias.

Neste artigo, exploramos como essa tecnologia está sendo aplicada, as tendências que definirão o futuro da IA Generativa e, mais importante, qual foi o salto tecnológico que permitiu o surgimento das IAs Generativas.

O que são Modelos de IA Generativa?

Os Modelos de Inteligência Artificial (IA) Generativa são algoritmos capazes de criar novos dados ou conteúdos, como imagens, textos e sons, a partir de padrões aprendidos de grandes volumes de dados existentes. Diferentemente dos modelos discriminativos, que se concentram em classificar dados ou fazer previsões, os modelos generativos aprendem a entender a distribuição dos dados de treinamento para, em seguida, gerar novas amostras que sejam convincentes o suficiente para serem confundidas com dados reais. Modelos de IA Generativa, como GANs, VAEs e GPT, estão na vanguarda da inovação tecnológica, oferecendo maneiras poderosas de criar e manipular dados. Com aplicações que vão desde a geração de imagens e músicas até a escrita de textos complexos, esses modelos estão transformando indústrias e redefinindo o que é possível na criação de conteúdo digital.

Generative Adversarial Networks (GANs)

As GANs, ou Redes Adversárias Generativas, foram introduzidas por Ian Goodfellow e seus colegas em 2014 e representam uma das abordagens mais revolucionárias na IA Generativa (Goodfellow et al., 2014). As GANs consistem em dois modelos principais: o gerador e o discriminador. O gerador cria novos dados a partir de um ruído aleatório, enquanto o discriminador tenta distinguir entre os dados gerados e os dados reais. Esses dois modelos são treinados de forma simultânea em um processo adversarial, onde o gerador tenta melhorar a qualidade dos dados criados para “enganar” o discriminador, que, por sua vez, melhora sua capacidade de identificar quais dados são falsos. Esse processo resulta em dados sintéticos que podem ser extremamente realistas.

Exemplo Prático: As GANs têm sido amplamente utilizadas na geração de imagens realistas, como fotos de rostos humanos que não existem na realidade. Um exemplo notável é o projeto “This Person Does Not Exist”, onde cada imagem de rosto gerada pelo site foi criada por uma GAN.

Variational Autoencoders (VAEs)

Os Variational Autoencoders (VAEs), propostos por Kingma e Welling (2013), são outra classe importante de modelos generativos. VAEs funcionam codificando os dados de entrada em um espaço latente contínuo e, em seguida, decodificando essa representação latente para gerar novos dados. A diferença chave dos VAEs em relação aos autoencoders tradicionais é a adição de uma restrição probabilística no espaço latente, permitindo a geração de novas amostras que são consistentes com a distribuição de dados originais.

Exemplo Prático: VAEs são frequentemente usados em tarefas como a geração de imagens, onde podem criar variações de uma imagem original. Por exemplo, em aplicações de design, VAEs podem gerar diferentes variações de um design inicial, ajudando na exploração criativa de novos conceitos.

Modelos de Linguagem: GPT (Generative Pretrained Transformer)

Os modelos de linguagem como o GPT (Generative Pretrained Transformer), desenvolvidos pela OpenAI, são uma das aplicações mais conhecidas e amplamente utilizadas da IA Generativa. Esses modelos são baseados na arquitetura Transformer, que permite processar grandes quantidades de texto e gerar novos conteúdos textuais que são coerentes e contextualmente relevantes. O GPT-3, por exemplo, possui 175 bilhões de parâmetros, permitindo que ele escreva textos, responda a perguntas e até mesmo realize traduções com uma qualidade impressionante (Brown et al., 2020).

Exemplo Prático: Modelos como o GPT-3 são usados em assistentes virtuais, geração de conteúdo automatizado, chatbots e até na criação de narrativas em jogos e plataformas de entretenimento. A habilidade desses modelos de gerar textos que imitam a linguagem humana tem aplicações em marketing, atendimento ao cliente e muitos outros campos.

Mas por que somente atualmente estamos começando a interagir com IA Generativa? Qual foi o salto tecnológico que permitiu isso?

O recente avanço da IA Generativa, permitindo sua integração em aplicações cotidianas, é resultado de um conjunto de desenvolvimentos tecnológicos significativos nos últimos anos. A seguir, exploramos os fatores críticos que contribuíram para este salto:

1 – Avanços na Arquitetura de Modelos: O Papel dos Transformers

O desenvolvimento da arquitetura Transformer, introduzida por Vaswani et al. (2017), foi um ponto de virada fundamental na evolução da IA Generativa. Diferentemente dos modelos anteriores, como redes neurais recorrentes (RNNs) e long short-term memory (LSTM), os Transformers foram projetados para processar sequências de dados de maneira paralela, permitindo o treinamento em escalas muito maiores. A introdução dos mecanismos de “atenção” nesta arquitetura possibilitou que os modelos aprendessem contextos de longa distância com mais eficiência, resultando em uma maior qualidade na geração de texto e outras formas de conteúdo (Vaswani et al., 2017).

Mas o que são Transformers?

Imagine que você está lendo um livro. Para entender o que está acontecendo, você precisa lembrar do que leu antes e usar essa informação para entender o que está lendo agora. O Transformer faz algo semelhante, mas de uma maneira muito mais rápida e eficiente. Ele processa todo o texto de uma vez, em vez de palavra por palavra, como fazíamos antes com outros modelos.

Para fazer isso, o Transformer usa um mecanismo chamado atenção. Esse mecanismo permite que o modelo “preste atenção” nas partes mais importantes do texto enquanto lê. Por exemplo, se o modelo estiver tentando entender uma frase como “O gato subiu na árvore porque estava com medo do cachorro”, o mecanismo de atenção ajuda o Transformer a entender que “gato” é o que “subiu na árvore” e que o motivo é “medo do cachorro”.

Por que o Transformer é Importante?

Antes do Transformer, os modelos de IA tinham dificuldades para lidar com textos longos ou contextos complexos, porque precisavam processar as palavras uma a uma, o que era lento e, muitas vezes, impreciso. Com o Transformer, o modelo consegue analisar o texto como um todo, levando em conta todas as palavras ao mesmo tempo. Isso tornou a IA muito mais capaz de entender o contexto e gerar textos que fazem sentido para nós. A arquitetura Transformer, com sua abordagem de atenção, resolveu este problema ao priorizar partes específicas da entrada durante o processamento, resultando em uma compreensão mais profunda do contexto e significado. Essa capacidade foi ampliada com o desenvolvimento de modelos como o GPT (Generative Pretrained Transformer), que utilizam bilhões de parâmetros para alcançar resultados impressionantes em tarefas de geração de texto (Brown et al., 2020).

2 – Aumento na Capacidade de Processamento Computacional

Outro salto crucial que viabilizou o surgimento e a popularização da IA Generativa foi o aumento exponencial da capacidade de processamento computacional, principalmente através do uso de unidades de processamento gráfico (GPUs) e, mais recentemente, de unidades de processamento tensorial (TPUs). A computação paralela proporcionada por essas unidades acelerou drasticamente o treinamento de modelos complexos, como GANs e Transformers, que requerem a manipulação de grandes volumes de dados e operações matemáticas intensivas (Jouppi et al., 2017).

Com o uso de GPUs e TPUs, foi possível escalar os modelos de IA para níveis antes inimagináveis, permitindo treinar redes neurais profundas em tempos razoáveis e com custos viáveis. Por exemplo, o treinamento de modelos como o GPT-3 exigiu uma capacidade de computação que só se tornou disponível recentemente, com clusters massivos de GPUs/TPUs suportando o processamento paralelo de enormes conjuntos de dados (Brown et al., 2020). Esta infraestrutura computacional avançada reduziu as barreiras de entrada para a pesquisa em IA Generativa, permitindo que mais equipes de pesquisa e empresas desenvolvessem suas próprias soluções inovadoras.

3 – Crescimento de Dados em Larga Escala

O crescimento explosivo na disponibilidade de dados em larga escala, especialmente na última década, também foi fundamental para o avanço da IA Generativa. Modelos generativos, como GANs e Transformers, dependem de vastos conjuntos de dados para aprender padrões complexos e gerar novos conteúdos. A era da digitalização e da internet trouxe consigo um volume sem precedentes de dados textuais, visuais e auditivos disponíveis publicamente, que podem ser usados para treinar esses modelos.

Este acesso a dados em larga escala, combinado com técnicas de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado, permitiu que os modelos de IA Generativa aprendessem representações mais ricas e detalhadas do mundo real. Sem essa abundância de dados, o treinamento de modelos generativos robustos e precisos seria impraticável (Radford et al., 2019).

4 – Avanços em Técnicas de Treinamento e Regularização

Além de melhorias nas arquiteturas de rede e no poder computacional, novas técnicas de treinamento e regularização também têm desempenhado um papel importante no sucesso da IA Generativa. Métodos como transferência de aprendizado, aumento de dados e técnicas de regularização, como dropout e normalização em lote, ajudam a melhorar a robustez e a generalização dos modelos, permitindo que eles sejam mais eficazes ao gerar novos conteúdos.

Essas técnicas permitem que os modelos aprendam com menos dados ou com dados mais ruidosos, aumentando sua capacidade de generalização e, consequentemente, sua utilidade em aplicações do mundo real (Karras et al., 2019). O uso de transferências de aprendizado, por exemplo, permite que modelos previamente treinados em grandes conjuntos de dados sejam adaptados para tarefas específicas, economizando tempo e recursos no desenvolvimento de novos modelos generativos.

Conclusão – IA Generativa

A IA Generativa representa uma das mais emocionantes fronteiras da tecnologia moderna, com o potencial de transformar a forma como criamos e interagimos com conteúdos digitais. O avanço dos modelos generativos foi possibilitado por uma combinação de desenvolvimentos em arquiteturas de modelos, aumento da capacidade de processamento, crescimento de dados em larga escala e inovações em técnicas de treinamento. À medida que continuamos a explorar as aplicações e implicações da IA Generativa, é essencial que também consideremos as questões éticas e sociais que emergem dessa tecnologia, garantindo que seu potencial seja utilizado de forma responsável e benéfica para a sociedade como um todo.

Referências

• Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
• Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Nets. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
• Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., & et al. (2017). In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit. In ACM/IEEE 44th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA).
• Karras, T., Aila, T., Laine, S., & Lehtinen, J. (2019). A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
• Kingma, D. P., & Welling, M. (2013). Auto-Encoding Variational Bayes. In International Conference on Learning Representations (ICLR).
• Radford, A., Wu, J., Child, R., & et al. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI.