AI Drops – Diferença entre IA e IA Generativa

No drops de hoje vamos trazer o conceito da Inteligência Artificial Generativa, um hype do momento.

A Inteligência Artificial (IA) e a IA Generativa são subcampos dentro do escopo mais amplo da inteligência artificial, mas possuem características e aplicações distintas. Aqui está uma explicação detalhada de suas diferenças.

O Que é Inteligência Artificial (IA)?

IA refere-se à simulação da inteligência humana em máquinas que são programadas para pensar e aprender como humanos. Isso inclui raciocínio, aprendizado, resolução de problemas, percepção e compreensão de linguagem.

Conceitualmente há dois principais tipos de IA, IA Estreita (ou IA Fraca),  projetada para realizar uma tarefa específica, como reconhecimento facial, buscas na internet e carros autônomos. Exemplos: Siri, Alexa, sistemas de recomendação, chatbots. E a IA Geral (ou IA Forte), IA hipotética capaz de realizar qualquer tarefa intelectual que um humano pode realizar. Exemplos: Atualmente, não existem exemplos reais; é um conceito teórico.

Aplicações de IA:

• Reconhecimento de fala
• Reconhecimento de imagens
• Processamento de linguagem natural
• Veículos autônomos
• Diagnósticos médicos
• Robótica

Técnicas Principais:

• Aprendizado de Máquina (ML): Algoritmos que permitem que computadores aprendam e façam previsões baseadas em dados.
• Aprendizado Profundo (Deep Learning): Um subconjunto do ML que utiliza redes neurais com muitas camadas (redes neurais profundas).
• Sistemas Especialistas: Sistemas que emulam a capacidade de decisão de um especialista humano.
• Sistemas Baseados em Regras: Utilizam regras predefinidas para tomar decisões.

O Que é IA Generativa?

Definição:

• IA Generativa é um subconjunto da IA que se concentra na criação de novos conteúdos ou dados que se assemelham aos dados de entrada nos quais foi treinada. Utiliza modelos que podem gerar texto, imagens, música e outros tipos de conteúdo.

Modelos e Técnicas Populares:

1. Redes Generativas Adversárias (GANs):
   • Consistem em duas redes neurais: um gerador que cria novos dados e um discriminador que avalia esses dados. O gerador melhora ao longo do tempo, criando dados mais realistas que podem enganar o discriminador.
   • Aplicações: Geração de imagens, deepfakes, aumento de dados.
2. Autoencoders Variacionais (VAEs):
   • Codificam dados de entrada em um espaço latente e depois os decodificam para reconstruir os dados, permitindo a geração de novos exemplos.
   • Aplicações: Síntese de imagem e fala, compressão de dados.
3. Modelos Transformer:
   • Modelos avançados de aprendizado profundo, como GPT-3 e BERT, que revolucionaram o processamento de linguagem natural ao gerar texto coerente e contextualmente relevante.
   • Aplicações: Geração de texto, tradução de idiomas, criação de conteúdo, chatbots.

Aplicações de IA Generativa:

• Geração de Texto: Criação de artigos, histórias, poesias e outros conteúdos escritos.
• Geração de Imagens: Produção de novas imagens, arte ou fotos realistas.
• Geração de Música: Composição de novas peças musicais.
• Geração de Código: Escrita de novos trechos de código ou programas completos.
• Aumento de Dados: Criação de dados sintéticos para melhorar o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

Principais Diferenças Entre IA e IA Generativa

1. Propósito e Funcionalidade:
   • IA: Abrange todos os aspectos da simulação da inteligência humana, incluindo tomada de decisões, aprendizado e resolução de problemas.
   • IA Generativa: Focada especificamente na criação de novos conteúdos que imitam os dados originais nos quais foi treinada.
2. Aplicações:
   • IA: Utilizada em uma ampla variedade de aplicações, desde condução autônoma até análises preditivas.
   • IA Generativa: Principalmente utilizada para tarefas criativas, como geração de texto, imagens e outros meios.
3. Técnicas:
   • IA: Utiliza uma ampla gama de técnicas, incluindo sistemas baseados em regras, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
   • IA Generativa: Depende fortemente de modelos específicos como GANs, VAEs e transformers para gerar novos dados.
4. Saída:
   • IA: Frequentemente produz decisões, classificações, previsões ou insights baseados na análise dos dados de entrada.
   • IA Generativa: Produz novos conteúdos originais baseados em padrões aprendidos dos dados de entrada.

Enquanto tanto a IA quanto a IA Generativa são partes integrais do campo mais amplo da inteligência artificial, a IA Generativa se especializa em criar novos dados e conteúdos, diferenciando-se das aplicações e funcionalidades mais amplas da IA.

Assim como o peixe-palhaço encontra proteção e sustento na anêmona, os sistemas ERP encontram segurança e eficiência nas soluções MFT.