Desde então, a Inteligência Artificial (IA) passou de um conceito abstrato ou teoria para o uso prático real. Com o surgimento de ferramentas de IA como ChatGPT, Bard e outras soluções de IA, mais pessoas buscam conhecimento sobre inteligência artificial e como aproveitá-la para melhorar seu trabalho.
A IA tem visto um aumento no uso por indivíduos e organizações em vários campos, incluindo pesquisa e análise, desenvolvimento e outras áreas de trabalho; é esperado anual taxa de crescimento de 37,3% entre 2023 e 2030.
Em termos gerais, a IA pode ser dividida em três categorias:
- IA forte: A IA que pode encontrar soluções para novos problemas mundiais por conta própria é denominada IA forte. Esse tipo de IA pode aprender e aplicar conhecimento a novos casos.
- IA fraca: esse tipo de IA já possui um conjunto de instruções predefinido para resolver determinados problemas ou tarefas. Eles basicamente não podem operar fora desse escopo e podem ser classificados como IA especializada; exemplos disso incluem carros autônomos e assistentes de voz digital, como Siri e Alexa.
- Super AI: Esta AI ainda é hipotética. Sua capacidade ultrapassará a inteligência do homem e será capaz de resolver problemas complexos insolúveis pelo homem.
A IA tem muitas funções, e alguns dos tipos comuns de funcionalidades de IA são IA preditiva e generativa.
Este artigo revisará esses dois conceitos para ajudá-lo a entender como eles funcionam e por que são importantes.
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O que é IA preditiva?
A IA preditiva é a inteligência artificial que coleta e analisa dados para prever ocorrências futuras. A IA preditiva visa entender padrões nos dados e fazer previsões informadas. É usado em vários setores, como finanças, para fazer discussões financeiras informadas sobre possíveis lucros e perdas esperados com base em registros, na saúde, para determinar se o estado de saúde de uma pessoa está se inclinando para uma doença e também pode ser visto na detecção de fraudes.
Como funciona a IA preditiva?
Para que as empresas se alinhem às últimas tendências e condições de mercado para manter uma vantagem sobre os concorrentes, elas precisam usar dados históricos com base em tendências e eventos anteriores para prever possíveis ocorrências futuras. Isso dá às organizações uma vantagem para planejar com antecedência certos eventos para garantir a utilização máxima de todas as condições de mercado.
Entra em IA preditiva. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados históricos e prever o futuro. Esses algoritmos identificam padrões e relacionamentos entre dados para ajudar as empresas a tomar decisões informadas e rápidas. As etapas na preparação desse algoritmo incluem o seguinte:
- Coleta e organização de dados: Esta etapa trata da coleta de dados que precisam ser analisados. Garantir que os dados obtidos sejam adequados para a tarefa.
- Pré-processamento: os dados brutos em si possuem pouco ou nenhum valor. É essencial que esses dados sejam filtrados e que anormalidades ou erros sejam removidos para garantir que apenas registros formatados corretamente sejam passados para o modelo.
- Seleção de recursos e algoritmos: a seleção correta de algoritmo ou modelo é essencial para a IA preditiva. O resultado só pode ser preciso para o nível de precisão do algoritmo. Depois de selecionar o algoritmo certo, treiná-lo em recursos específicos para detectar também é essencial para alcançar os resultados desejados.
- Avaliação do modelo: Após um processo de algoritmo bem-sucedido, avaliar o resultado com base em um benchmark definido é essencial para avaliar a precisão dos resultados fornecidos.
A precisão de uma previsão depende apenas da qualidade e relevância do feed de dados para o algoritmo e do nível de sofisticação do algoritmo de aprendizado de máquina. O especialista humano envolvido neste processo também desempenha um papel importante.
Benefícios IA preditiva
Vantagens competitivas
Um dos benefícios notáveis da IA preditiva para as empresas é sua capacidade de fornecer dados de previsão adequados para permitir que as empresas planejem com antecedência e mantenham vantagens competitivas em relação à concorrência. Uma previsão adequada das ocorrências futuras ajuda as empresas a planejar e maximizar todas as oportunidades.
Tomando uma decisão
A IA preditiva ajuda a acelerar o processo de tomada de decisão. Nos negócios, o suporte de dados para cada decisão tomada é muito importante. Com IA preditiva, as empresas podem analisar dados e simular diferentes cenários para ajudá-las a tomar a decisão certa com as informações disponíveis.
Aumentar a eficiência
Um aspecto essencial da IA é ajudar a aumentar e acelerar tarefas que precisam de um alto nível de precisão. Com a disponibilidade de dados adequados e uma alta precisão de previsão, a IA preditiva ajuda a reduzir o número de tarefas repetitivas e o faz com alta precisão e sem erros. Isso ajuda a aumentar a eficiência de indivíduos e empresas.
Limitações da IA preditiva
Restrição de dados
A IA preditiva realiza apenas o conjunto de dados para suas análises e previsões. Portanto, ele tem apenas tanto conhecimento quanto é dado. Isso pode ser muito catastrófico em condições críticas em que dados e parâmetros essenciais não são fatores no conjunto de dados fornecido e pode resultar em previsões/previsões falsas.
Previsibilidade da Natureza
Nem tudo na natureza tem um padrão; certas coisas ocorrem em padrões diferentes durante um longo período, na condição em que a IA preditiva é usada na previsão de tais ocorrências. Isso criará um padrão falso que levará a uma saída que não pode ser comprovada.
curto espaço
Devido ao fato de que a IA preditiva depende apenas de dados para fornecer continuamente uma previsão, a previsão anterior pode ter uma vida útil curta, especialmente em uma condição em que os dados estão sendo gerados em um ritmo acelerado. Portanto, será necessário fazer uma análise e atualizar continuamente o modelo.
Aplicações de IA preditiva
Serviços financeiros
A IA preditiva desempenha um papel na detecção precoce de fraudes financeiras, detectando anormalidades nos dados. Ele também pode ser usado por empresas para obter e analisar uma ampla gama de dados financeiros para aprimorar a previsão financeira.
Marketing
Os dados são essenciais para entender qualquer tendência de mercado e selecionar corretamente o canal de marketing que funciona melhor e rende mais atividades. Com IA preditiva, os registros de marketing podem ser analisados e apresentados de forma a ajudar os estrategistas de marketing a criar campanhas que produzirão resultados.
Previsão do tempo
A previsão do tempo possível tornou-se mais precisa ao longo do tempo com a ajuda da IA preditiva. Indústrias como a aviação dependem das condições climáticas. Isso ajudou a aumentar a eficiência da operação e reduzir o risco envolvido.
O que é IA generativa?
IA generativa é um tipo de IA usado para gerar prompts baseados em conteúdo. Esse tipo de IA usa uma combinação de aprendizado de máquina e algoritmos de aprendizado profundo para criar um conteúdo novo. A IA generativa passa por uma série de alimentação, análise e geração de resultados de conjuntos de dados. Este processo é o seguinte:
- Coleta e preparação de dados
- Seleção e inicialização da arquitetura do modelo
- Modelo de treinamento
- Avaliação e implantação
Ao contrário da IA preditiva, que é usada para analisar dados e prever previsões, a IA generativa aprende com os dados disponíveis e gera novos dados a partir de seu conhecimento.
Como funciona a IA generativa?
A IA generativa aproveita vários modelos de aprendizado, como aprendizado não supervisionado e semissupervisionado para treinar modelos, facilitando a alimentação de um grande volume de dados em modelos para aprender. A IA generativa analisa esses diferentes conjuntos de dados, descobre os padrões nos dados fornecidos e usa os padrões aprendidos para produzir dados novos e realistas.
A IA generativa possui vários modelos, cada um com seus casos de uso e recursos. O modelo mais comum é:
#1. Redes Adversárias Gerativas (GANs)
Generative Adversarial Networks (GANs) são uma das abordagens de aprendizado não supervisionado em aprendizado de máquina. As GANs consistem em dois modelos (modelo gerador e modelo discriminador), que competem entre si descobrindo e aprendendo padrões nos dados de entrada.
Os dois modelos funcionam simultaneamente, um tentando enganar o outro com dados falsos e o outro garantindo que não seja enganado ao detectar o original.
Como o nome indica, generativo significa gerar e adversário significa treinar um modelo comparando dados opostos. As GANs podem ser aplicadas em várias áreas, como síntese de imagem, geração de imagem para texto ou geração de texto para imagem, etc.
#2. Autoencoders variacionais (VAEs)
Variational Autoencoders (VAEs) são um modelo generativo baseado em um autoencoder. Esses autoencoders consistem em duas redes: a rede do codificador e do decodificador.
O codificador pega a amostra de entrada e converte a informação em um vetor, então o decodificador pega os vetores e os converte de volta em uma saída. O vetor serve como uma representação dos dados de amostra de entrada, que são compreensíveis pelo modelo.
Tomemos, por exemplo, Para treinar um modelo generativo para detectar um cão. Alimentaremos o autoencoder com amostras de imagens de cães, e o codificador pegará a amostra e converterá vários dados em vetores para servir como uma representação da imagem e, em seguida, converterá os dados de volta à imagem. É importante saber que o autoencoder não pode gerar dados de forma independente.
É aí que o autoencoder variacional entra em ação. Os VAEs criam um pool dos mesmos dados de amostra e, com base nesses dados, que foram codificados em um padrão de vetor semelhante, o decodificador pode pegar o vetor e ajustar alguns valores levemente para criar uma amostra diferente e realista.
#3. Modelo de difusão
O modelo de difusão é um modelo generativo que destrói dados de amostra adicionando ruído gaussiano sucessivo. Em seguida, os modelos aprendem a recuperar os dados removendo o ruído dos dados de amostra. O modelo de difusão é amplamente utilizado para geração de imagens; é a tecnologia subjacente por trás de serviços como DALL-E, que é usado para geração de imagens.
Medição de desempenho – IA generativa
Para tecnologias como IA generativa, é essencial ter um fator de medição de desempenho para avaliar o sucesso de um determinado modelo e resultado. Alguns dos principais requisitos que devem ser observados incluem
Precisão e qualidade
Uma qualidade essencial de um modelo é produzir uma saída qualitativa. Por exemplo, um modelo de geração de texto para imagem que gera uma imagem ruim já derrota o objetivo do modelo. A saída do modelo deve ter semelhanças muito próximas com os dados reais.
Velocidade
O tempo é essencial. O tempo necessário para treinar um modelo e exigido pelo modelo para produzir uma saída realista é um fator chave de desempenho. Suponha que um modelo falhe em produzir saída em um tempo recorde em comparação com a saída de um ser humano. Então o modelo tem pouca vantagem. Portanto, a complexidade de tempo do modelo deve ser muito baixa para produzir um resultado de qualidade.
Quantidade de ajuste necessário
Além da velocidade, a quantidade de ajuste fino necessária antes que um resultado seja produzido também é essencial para determinar o desempenho de um modelo. Se o desenvolvedor exigir muito esforço para criar uma expectativa desejada do cliente, isso indica que o modelo não está pronto para uso no mundo real.
Benefícios da IA generativa
Existem vários benefícios envolvidos no uso de IA generativa; nesta seleção, abordaremos alguns dos benefícios.
Maior eficiência
A automação de tarefas pode ser possível com IA. A IA generativa pode gerar conteúdo mais rápido que os humanos. Tornando a tarefa de criação de conteúdo mais rápida e fácil. Essa ajuda aumenta a produtividade das equipes, ajudando-as a realizar mais tarefas em um tempo limitado.
Econômico
Com a tecnologia de IA como IA generativa, as empresas podem economizar dinheiro automatizando algumas tarefas repetitivas, reduzindo assim a necessidade de trabalho manual. Também ajuda as empresas com o custo de contratação de um criador de conteúdo para produção de imagem, áudio ou vídeo.
Maior criatividade
A IA generativa pode ser usada para gerar conteúdo esteticamente agradável. Os modelos generativos de IA foram treinados com vários dados e é mais fácil para eles gerar conteúdo criativo em comparação com o trabalho humano.
Melhor tomada de decisão
O processo de tomada de decisão pode ser agilizado com o uso de IA generativa; As empresas podem usar IA generativa para gerar dados que podem ajudá-los a acelerar o processo de tomada de decisão, dando às empresas uma vantagem adicional para capturar seus clientes e melhorar a experiência do cliente.
Desvantagens da IA generativa
Preocupações éticas
O uso de IA generativa pode levar a preocupações quanto à propriedade do conteúdo gerado. Também há preocupações com a geração de conteúdo impróprio ou tendencioso. Como esses modelos são limitados apenas à quantidade de dados fornecidos, isso pode levar a sérios problemas.
Dependente de dados de treinamento
Os modelos generativos de IA não têm vontade própria. Portanto, esses modelos são limitados apenas aos dados fornecidos; em condições em que o conjunto de dados usado no treinamento desse modelo é impreciso ou carece de mérito, isso pode levar a um conteúdo tendencioso ou a resultados propensos a erros.
Uso indevido e desinformação
Nos últimos tempos, com o desenvolvimento de mais ferramentas que alavancam os recursos de IA generativa, imagens falsas de figuras populares criadas ou músicas falsas lançadas geradas com IA têm aumentado. A IA generativa pode ser usada para criar esse conteúdo falso e explorar as pessoas.
Aplicações de IA generativa
Geração e interpretação de código
A IA generativa desempenhou um papel importante nesse aspecto. Com ferramentas como o ChatGPT, os desenvolvedores podem testar seus códigos, colar prompts de erro do desenvolvimento e obter uma compreensão aprofundada do erro e das possíveis soluções. Os desenvolvedores também podem fornecer instruções e obter códigos de amostra para implementação.
Chatbots/agentes virtuais
As consultas de atendimento ao cliente são tratadas principalmente usando chatbots no mundo dos negócios de hoje, ao contrário de anteriormente quando os humanos estavam envolvidos. Com IA generativa, os bots podem ser treinados para lidar com consultas de clientes e processar soluções sem o envolvimento de humanos.
Geração de conteúdo
A geração de conteúdo realista, música, vídeo, imagens etc. pode ser obtida por meio de IA generativa para criar uma saída realista a partir de um determinado padrão de amostras, tornando o processo de criação de novos conteúdos mais fácil e rápido.
IA preditiva x IA generativa
A IA generativa é usada para criar novos conteúdos, usando aprendizado profundo e aprendizado de máquina para gerar conteúdo. Ele é usado na criação de conteúdo, como imagens, música, texto e muito mais.
Em comparação, a IA preditiva é centrada na análise de dados e na realização de previsões futuras a partir de dados históricos. A IA preditiva usa algoritmos e aprendizado de máquina para analisar esses dados e detectar padrões a serem usados em possíveis previsões futuras.
Tanto a IA generativa quanto a IA preditiva usam aprendizado de máquina, mas a forma como produzem resultados é diferente. Enquanto um cria dados, o outro simula resultados. Portanto, a IA generativa é amplamente utilizada em setores que envolvem a criação de conteúdo, como música, moda e arte.
Por outro lado, a IA preditiva é usada em setores onde a análise de dados é amplamente realizada, como finanças, marketing, pesquisa e saúde.
Conclusão
Com mais inovação no espaço da IA, esperamos que a IA preditiva e a IA generativa tenham mais melhorias na redução do risco de usar essas tecnologias e na melhoria das oportunidades. Veremos a lacuna entre algoritmos de IA preditivos e generativos fechar com mais desenvolvimento, permitindo que os modelos alternem facilmente entre algoritmos a qualquer momento e produzam o melhor resultado possível.
Você também pode ler como a pesquisa de IA generativa está mudando os mecanismos de pesquisa.