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O que é IA generativa

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A inteligência artificial generativa (genAI) é um ramo da inteligência artificial que cria conteúdo novo e original (texto, imagens, código, áudio e vídeo) aprendendo e replicando padrões a partir de dados existentes. É a evolução mais recente da tecnologia de aprendizado de máquina e se tornou parte da vida cotidiana. Seja com as sugestões de “você também pode gostar” ao fazer compras online, edições automatizadas em seus aplicativos de fotos ou um chatbot respondendo às suas dúvidas de suporte, a IA generativa está mudando a maneira como você cria, se comunica e realiza seu trabalho.

Principais conclusões

  • A IA generativa é um ramo da inteligência artificial que cria conteúdo novo e original — texto, imagens, código, áudio e vídeo — ao aprender padrões de dados existentes.
  • Ao contrário da IA tradicional, que reconhece padrões e faz previsões, o objetivo principal da IA generativa é produzir algo novo.
  • A IA generativa é baseada em redes neurais, usando arquiteturas como redes adversárias generativas (GANs), autoencoders variacionais (VAEs), transformadores e modelos de difusão.
  • Setores que vão desde a saúde e finanças até o trabalho criativo e desenvolvimento de software usam a IA generativa para a criação de conteúdo e a automação.
  • A IA generativa traz riscos reais, incluindo resultados alucinados ou tendenciosos, disputas de direitos autorais e privacidade, deepfakes e desinformação, e interrupção de certas tarefas.

Índice

Qual é a diferença entre a IA generativa e a IA tradicional?

A principal diferença entre a IA generativa e a IA tradicional está no que cada uma foi criada para fazer:

  • A IA tradicional analisa: Ela reconhece padrões, faz previsões, classifica dados e executa tarefas baseadas em regras, tirando conclusões de informações que já existem.
  • A IA generativa cria: Sua função primária é produzir conteúdo novo e original que não existia antes.

A IA generativa começa com um prompt. O prompt pode vir de um humano ou de uma máquina, como um agente de IA. Os prompts podem conter texto, imagens, vídeos ou qualquer entrada que o sistema de IA possa processar. Para responder ao prompt, o modelo acessa uma ampla gama de dados, como livros, websites, repositórios de código e a internet, e usa raciocínio, padrões e relações estatísticas aprendidos durante o treinamento para produzir novo conteúdo adaptado à solicitação específica.

O texto preditivo foi apenas o começo. Os primeiros aplicativos de IA generativa apresentavam funções básicas, como texto preditivo e assistentes de voz, mas os grandes modelos de linguagem (LLMs) que alimentam os modelos de IA generativa atuais são mais sofisticados. Eles podem escrever artigos completos com fontes, criar recursos visuais personalizados, compor músicas ou gerar códigos funcionais. Além desses aplicativos, outros modelos de IA generativa podem ser treinados com dados especializados para oferecer suporte a setores como saúde, finanças, direito e até mesmo desenvolvimento de software.

Como os modelos de IA generativa evoluíram ao longo do tempo?

As origens da IA generativa que usamos hoje remontam a quase 70 anos. Para entender como chegamos aqui — e para onde essa tecnologia está indo — vamos dar uma olhada nos avanços que tornaram este momento possível.

Fundamentos do aprendizado de máquina: das décadas de 1950 a 1980

Os blocos de construção (primeiro aprendendo com os dados, depois com os erros) foram definidos décadas antes de a IA generativa chegar.

As primeiras máquinas conseguiam aprender, mas apenas coisas simples. Em 1957, Frank Rosenblatt construiu o perceptron, o primeiro sistema de IA a aprender padrões a partir de dados em vez de humanos programarem previamente a lógica de tomada de decisão. Mas esses perceptrons de camada única tinham limitações significativas: eles só podiam resolver problemas relativamente simples, falhando quando os padrões se tornavam mais complexos ou sutis.

Em seguida, as máquinas começaram a aprender com seus erros. Outro grande avanço aconteceu em 1970, quando Seppo Linnainmaa introduziu o modo reverso da diferenciação automática (a técnica matemática central mais tarde amplamente conhecida como retropropagação), o que forneceu uma maneira eficiente de calcular gradientes. Em outras palavras, essa técnica permitiu que as redes neurais aprendessem com os seus erros, calculando quanto cada conexão contribuía para os erros e depois fazendo ajustes conforme necessário.

Um artigo de 1986 finalmente resolveu os problemas mais difíceis. O artigo seminal de 1986 de David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams (frequentemente citado como o artigo publicado na Nature, Aprendendo representações por meio da retropropagação de erros) demonstrou como essa técnica de retropropagação poderia treinar com sucesso redes neurais multicamadas, superando as limitações dos perceptrons de camada única.

Memória: década de 1990

Na década de 1990, pesquisadores introduziram redes neurais recorrentes (RNNs), dando aos modelos uma espécie de memória de curto prazo que os tornava úteis para tarefas como linguagem e fala. Mas os primeiros RNNs tiveram dificuldades com entradas mais longas ou mais complexas. Isso mudou em 1997 com a introdução das redes de memória de longo e curto prazo (LSTM), que permitiram que os modelos capturassem padrões mais complexos ao longo do tempo. Esses avanços no design de redes neurais, combinados com hardware aprimorado, estabeleceram as bases para o treinamento dos modelos generativos profundos que apoiam os sistemas atuais.

Competição, conversa e criação: 2014-2022

Três avanços nesse período transformaram os primeiros modelos de aprendizado de máquina na IA generativa que reconhecemos hoje: redes adversariais generativas (GANs), transformers e modelos de difusão.

Redes adversárias generativas

As redes adversárias generativas, introduzidas por Ian Goodfellow e seus colegas em 2014, envolvem duas redes neurais que competem entre si para gerar um conteúdo que é indistinguível do conteúdo criado por humanos.

Uma rede, o gerador, cria conteúdo sintético, enquanto a outra, o discriminador, tenta detectar se é real ou falso. Essa configuração adversarial força o gerador a melhorar a cada rodada, produzindo eventualmente resultados realistas como imagens e vídeos de alta resolução. As GANs são amplamente usadas para gerar fotos ou quadros de vídeo de alta resolução, melhorando a qualidade da imagem e preenchendo os dados visuais ausentes.

Além disso, eles desempenham uma função em diversos campos:

  • Geração de arte: Criação de imagens, obras de arte e designs visuais originais
  • Restauração e colorização de fotos: Reparar fotos danificadas e adicionar cor a imagens em preto e branco
  • Imagem médica: aprimoramento de exames e geração de imagens médicas sintéticas
  • Descoberta de medicamentos: propondo novos compostos farmacêuticos para que os pesquisadores testem
  • Aumento de dados: Expandindo conjuntos de dados de treinamento para outros modelos

Arquitetura Transformer, 2017

Os transformers, introduzidos em 2017, são um tipo de arquitetura de rede neural que possibilita aos pesquisadores treinar modelos maiores sem a necessidade de rotular todos os dados com antecedência. Eles analisam sequências inteiras de dados simultaneamente em vez de processar uma palavra de cada vez. Essa melhoria possibilitou o surgimento de chatbots de IA e modelos de linguagem modernos e abriu caminho para sistemas de tradução, sumarização e diálogo.

Amplamente utilizado hoje: A arquitetura do transformador pré-treinado generativo é fundamental para muitos modelos de IA generativa que vemos hoje, como o ChatGPT da OpenAI, o Gemini do Google e o Claude da Anthropic.

Modelos de difusão, início dos anos 2020

Modelos de difusão são o mecanismo por trás dos principais geradores de imagens da atualidade, como DALL-E e Midjourney. Eles invertem o processo de adição de ruído a uma imagem, começando com o ruído estático e revelando gradualmente uma imagem clara e de alta qualidade por meio de várias etapas de refinamento. Essas técnicas ajudam a gerar imagens realistas que são quase indistinguíveis de fotografias reais. A Stable Diffusion é uma implementação popular dessa abordagem.

Adoção generalizada, multimodalidade e agentes: de 2022 até hoje

O ritmo da IA generativa não diminuiu após o início dos anos 2020. O lançamento do ChatGPT em novembro de 2022 tornou a IA generativa parte do uso convencional quase da noite para o dia, transformando uma trajetória de pesquisa em uma ferramenta cotidiana para milhões de pessoas. Desde então, a tecnologia seguiu em várias direções ao mesmo tempo:

  • Modelos multimodais lidam com texto, imagens, áudio e vídeo em um único sistema, em vez de se especializarem em apenas uma dessas categorias.
  • Modelos de raciocínio resolvem um problema em etapas antes de produzir uma resposta, melhorando a precisão em tarefas complexas.
  • Os agentes de IA não respondem apenas a um prompt, mas também realizam ações, usam ferramentas e concluem tarefas de várias etapas em nome do usuário, muitas vezes fornecendo prompts ao modelo subjacente por conta própria, em vez de esperar que uma pessoa faça a solicitação.

Como funcionam os diferentes tipos de IA generativa?

Embora muitos sistemas modernos criem diferentes tipos de conteúdo, como texto, imagens, código ou vídeo, dentro de um único sistema multimodal, cada tipo ainda funciona usando abordagens e métodos de treinamento distintos.

Geração de texto

Os grandes modelos de linguagem representam os sistemas de aprendizado de máquina mais capazes em ampla utilização hoje.

  • O que fazem: usam o processamento de linguagem natural (PLN) e se concentram em ensinar os computadores a entender e gerar a linguagem humana.
  • Como funcionam: construídos sobre a arquitetura transformer, esses sistemas entendem o contexto e os relacionamentos entre palavras, da mesma forma que os humanos.
  • Por que isso é importante: esse avanço na PLN permitiu um processamento de linguagem muito mais preciso e consciente do contexto.

Ao interagir com sistemas como o ChatGPT, você está usando LLMs treinados em bilhões de páginas da web, livros e artigos, absorvendo gramática, tom e conhecimento especializado para lidar com qualquer query em linguagem natural com fluência.

Geração de imagens

Criar uma imagem gerada por IA pode parecer mágica, mas uma tecnologia sofisticada funciona nos bastidores para interpretar seu prompt de texto e gerar o visual solicitado. Esses modelos de geração de imagens usam codificadores de texto avançados para entender sua descrição e, em seguida, empregam arquiteturas como modelos de difusão para criar a imagem real.

Geração de código

As ferramentas de código de IA são treinadas em grandes bibliotecas de código aberto, que as ensinam a reconhecer padrões de programação e a lógica por trás de como os desenvolvedores resolvem problemas. Um usuário pode descrever o que precisa em inglês simples, e o resultado entrega código de software funcional em linguagens de programação como Python ou JavaScript.

Geração de vídeo e áudio

A IA pode criar vídeos curtos prevendo como as cenas devem se desenrolar de um quadro para o outro. Começa com um conceito, como alguém caminhando, e cria cada passo no movimento para criar uma sequência suave e natural. Na geração de fala, a IA pega texto escrito e o transforma em áudio realista, ajustando tom, ritmo e ênfase para corresponder ao ritmo e à sensação de uma conversa real.

Qual é a tecnologia por trás da IA generativa?

As funcionalidades da IA generativa se baseiam em um conjunto de poderosos componentes técnicos. Vamos dar uma olhada mais de perto no que está acontecendo nos bastidores.

Redes neurais e aprendizagem profunda

As redes neurais são o mecanismo por trás da maioria dos sistemas de IA generativa. Pense nelas como versões simplificadas de como o cérebro humano funciona: as informações fluem por camadas de unidades de processamento conectadas chamadas de nós, com cada camada aprendendo a reconhecer diferentes padrões ou características nos dados. Quando uma rede tem muitas camadas, a abordagem é chamada de aprendizagem profunda.

Durante o treinamento, essas redes convertem diferentes características dos dados, como a cor de um pixel em uma imagem ou o significado de uma palavra, em representações matemáticas chamadas vetores. Ao analisar milhões de exemplos, a rede aprende a identificar padrões e relacionamentos, usando então esse conhecimento para gerar conteúdo novo e semelhante.

Com o tempo, diferentes tipos de redes neurais foram desenvolvidos para diferentes tarefas:

Como os modelos base de IA generativa são treinados?

Em vez de treinar modelos separados para cada tarefa, modelos de base como o ChatGPT são treinados para realizar uma variedade de tarefas, como responder a perguntas, escrever código e resumir texto.

O treinamento desses modelos requer recursos significativos, incluindo enorme poder computacional e conjuntos de dados cuidadosamente selecionados.

Vários tipos de dados e feedback são usados para treiná-los:

Depois de treinados, as organizações podem adaptar os modelos de várias maneiras:

Como a IA generativa é usada em diferentes setores?

A IA generativa tem sido aplicada em vários setores para criação de conteúdo e automação — incluindo assistência médica para descoberta de medicamentos e dados médicos sintéticos; finanças para elaboração de relatórios e atendimento ao cliente; e mídia para composição musical e geração de vídeos.

Veja como diferentes setores estão colocando essas FERRAMENTAS em prática:

Quais são os desafios na implementação de IA generativa?

A adoção da IA generativa pode trazer muitos desafios que vão além de configurar o modelo e fazê-lo funcionar. Alguns desses desafios incluem:

  • Alucinações: Os modelos podem gerar resultados que parecem plausíveis, mas estão incorretos (alucinações).
  • Direitos autorais: o treinamento de modelos com material extraído da web e protegido por direitos autorais sem permissão gerou disputas legais sobre uso justo e remuneração de criadores, e ainda não está definido se obras geradas por IA podem ser protegidas por direitos autorais.
  • Viés: Os modelos podem codificar e amplificar preconceitos em seus dados de treinamento, produzindo resultados injustos ou discriminatórios em áreas como contratação e aprovação de empréstimos, e é por isso que dados de treinamento diversos e avaliação contínua são importantes.
  • Uso indevido: A IA generativa pode ser usada indevidamente para deepfakes – simulando a aparência e a fala de uma pessoa em vídeos realistas gerados por IA – para fazer parecer que alguém disse ou fez algo que nunca fez.

Como adiciono IA generativa aos meus aplicativos?

Quando você quiser adicionar IA generativa aos seus aplicativos, precisará decidir qual abordagem atende às suas necessidades: a implementação de IA pode ser muito simples ou muito complexa. Em uma opção mais simples, você pode adicionar um chatbot para resumir e-mails. Opções mais complexas podem envolver o ajuste fino de um LLM, o estabelecimento de fluxos de trabalho agênticos, a construção de um sistema de geração aumentada por recuperação (RAG) ou a criação de seus próprios armazenamentos de vetores com um banco de dados vetorial como o MongoDB.

Para aplicativos mais avançados, as equipes podem usar uma plataforma de agente que traz memória, recuperação e governança para a arquitetura do aplicativo.

Os aplicativos de IA generativa se tornam mais úteis quando vão além de respostas isoladas para fluxos de trabalho de várias etapas fundamentados no contexto de negócios. O MongoDB Atlas Agent Engine oferece às equipes uma plataforma para criar, implantar e governar agentes com memória e recuperação integradas, para que os agentes possam trabalhar com contexto preciso em vez de começar do zero ou depender de pipelines fragmentados. Um único plano de controle rege as ações dos agentes, enquanto o suporte a diferentes LLMs, frameworks e ambientes ajuda as equipes a evoluir sua arquitetura à medida que seus casos de uso mudam.

As principais questões para ajudá-lo a decidir incluem: você está procurando uma solução rápida e simples usando serviços de IA existentes? Ou precisa de algo mais sofisticado que funcione com seus dados proprietários e lógica de negócios específica?

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Se você está querendo começar do zero ou não tem certeza de por onde começar, dê uma olhada em nosso Caminho de Emblema de Aprendizagem para Criação de Aplicativos GenAI ou ganhe o emblema de habilidade em RAG!

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Conclusão: adotando a IA generativa

A IA generativa está mudando a forma como escrevemos, projetamos, codificamos e nos comunicamos, deixando de analisar informações e passando a criá-las. Mas obter valor real dela requer mais do que acesso: exige entender seus limites, adicionar salvaguardas e integrá-la de forma criteriosa. À medida que as organizações lidam com essa transformação, elas devem equilibrar a inovação com responsabilidade.

Perguntas frequentes

O que é inteligência artificial (IA)? — Veja como a IA funciona, de onde ela veio e como deu origem à IA generativa.

O que é aprendizado de máquina? – Explore o processo de treinamento subjacente a todos os modelos generativos.

Entenda os modelos de linguagem (LLMs) — Aprofunde-se nos grandes modelos de linguagem por trás das ferramentas de geração de texto de hoje.

O que são bancos de dados vetoriais? – Compreenda como a IA encontra informações por meio do significado, e não por palavras-chave.

O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation) – saiba como os dados externos fundamentam as respostas do modelo e reduzem as alucinações.

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