IA generativa vs IA: escolhendo a tecnologia certa para impulsionar seus negócios

Inteligência artificial (IA) é um termo amplo que abrange aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional, sistemas robóticos e, mais recentemente, IA generativa.

À medida que a IA generativa está a evoluir rapidamente, as empresas estão a tentar compreender os benefícios que podem obter com a tecnologia, qual é a diferença entre IA e IA generativa e qual a tecnologia mais adequada para resolver os seus problemas. Como uma empresa confiável de desenvolvimento de IA generativa, escrevemos este artigo para responder às suas perguntas.

Continue lendo e não hesite em entrar em contato se tiver dúvidas adicionais.

Qual é a diferença entre IA e IA generativa?

Tanto a IA quanto a IA generativa são tecnologias poderosas que podem ajudá-lo a remodelar seus negócios, cortar custos e otimizar operações, se aplicadas ao problema certo.

Vamos ver quais problemas cada tecnologia pode resolver e quais desafios ela apresenta.

Compreendendo a IA

A IA é especializada na análise de grandes quantidades de dados com muita rapidez e na execução de tarefas complexas que normalmente requerem inteligência humana. Os algoritmos de IA estudam dados, analisam-nos e tomam decisões com base nas regras e padrões descobertos. Essa tecnologia também ajuda na otimização de dados, detecção de anomalias e agrupamento de dados.

Conforme mencionado na introdução, a IA possui vários subtipos.

• Aprendizado de máquina: esses algoritmos são treinados em dados estruturados, semiestruturados e não estruturados para descobrir padrões e tomar decisões e previsões com base neles.
• Processamento de linguagem natural (PNL): A PNL pode extrair dados da linguagem humana não estruturada. Ele permite que as máquinas entendam a linguagem humana escrita ou falada.
• Visão computacional: Esses modelos podem interpretar informações visuais. Eles podem analisar e extrair insights de imagens e vídeos e reagir a eles com ações ou recomendações.
• Sistemas robóticos: São máquinas (semi) autônomas treinadas para realizar diversas tarefas e interagir com o meio ambiente.

A IA é versátil e pode assumir diferentes funções, dependendo do que você treina o algoritmo para fazer.

Por exemplo, um modelo de IA pode ajudar sua equipe de gestão a tomar decisões de negócios informadas, outro pode detectar defeitos em uma máquina de fábrica, um terceiro opera um veículo autônomo e um quarto protege você contra ataques cibernéticos, detectando anomalias em seus dados de negócios. acesso.

Onde usar IA?

Você pode implantar IA em qualquer contexto onde um algoritmo possa aprender padrões e tomar decisões com base neles. Aqui estão alguns exemplos de aplicativos.

• Apoiar decisões de negócios à medida que a IA analisa grandes quantidades de dados históricos e descobre padrões que podem escapar ao olho humano.
• Automatizando tarefas manuais repetitivas para melhorar a eficiência.
• Operar veículos autônomos com navegação avançada e capacidade de tomada de decisão.
• Detectar anomalias na segurança cibernética monitorando o acesso a dados e penetrações na rede, bem como detectar anormalidades em equipamentos de fabricação para manutenção preditiva.
• Melhorar as medidas de segurança através de tecnologias de reconhecimento facial e autenticação biométrica.
• Transcrever a linguagem falada com precisão com tecnologia de reconhecimento de fala.
• Capacitando mecanismos de recomendação para personalizar sugestões de produtos em sites de comércio eletrônico.

Confira nosso guia elaborado sobre como implementar IA nos negócios (com um e-book gratuito).

Limitações

• Alguns algoritmos de IA são projetados e treinados para executar uma tarefa específica e não conseguem se adaptar a novas situações. Quando confrontados com variações, como uma nova categoria de dados de entrada, estes algoritmos requerem retreinamento para acomodar as mudanças.
• A IA pode se ajustar demais aos dados de treinamento, o que significa que os algoritmos são excelentes na resolução de problemas específicos e falham quando confrontados com dados desconhecidos.
• Alguns algoritmos de IA, como modelos clássicos de aprendizado de máquina, não conseguem lidar com dados não estruturados sem pré-processamento.
• A maioria dos modelos de IA analisa um problema específico isoladamente, sem compreender o contexto circundante. E mesmo quando você pode ensinar um algoritmo a considerar o contexto, isso é bastante caro e requer grande poder computacional.
• Embora a IA imite a inteligência humana, ela não possui capacidades de raciocínio de nível humano.
• Os modelos de IA dependem fortemente dos dados de treinamento e adotarão qualquer viés inerente.
• Os modelos de aprendizagem profunda não conseguem explicar como chegam a determinados resultados, o que pode ser inaceitável em algumas aplicações, como software médico ou de produção com infusão de IA. Mas existe a possibilidade de avançar para uma IA explicável, quando necessário. Esses algoritmos são menos poderosos, mas você saberá de onde vieram os resultados.

Compreendendo a IA generativa

O principal objetivo da IA ​​generativa é criar novos conteúdos, como texto, música e imagens que parecem ter sido criados por humanos. Ele é treinado em grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e produzir algo novo, mas que ainda cumpra as regras que a tecnologia aprendeu com o conjunto de dados de treinamento.

Embora muitos considerem este conteúdo original, os modelos generativos de IA exploram grandes volumes de criatividade humana para produzir “seu próprio” trabalho. Como você verá abaixo, isso pode causar disputas de direitos autorais.

O que há de único nos algoritmos de IA generativos?

A IA generativa não aprende apenas padrões. Em vez disso, a tecnologia investiga dados de treinamento para aprender recursos que podem ser combinados e substituídos por conta própria.

No caso da análise de sequência, os modelos generativos de IA são amplamente baseados na arquitetura do transformador, que introduz a noção de “atenção”. Isso significa que os algoritmos podem receber um enorme conjunto de dados como entrada – estamos falando de bilhões de páginas de texto – e ainda manter uma conexão não apenas entre frases, mas entre capítulos e até livros para detectar padrões complexos. Essa habilidade não se aplica apenas a texto, mas pode ser transferida para a análise de sequências de DNA, música e outros conteúdos.

Onde usar IA generativa?

Você pode aplicar IA generativa a casos de uso de negócios que exigem imaginação e criatividade. aqui estão alguns exemplos:

• Geração de arte, como canções, músicas, desenhos e designs de itens de moda
• Produção de conjuntos de dados sintéticos para fins de pesquisa e treinamento de modelos de IA
• Projetando novos produtos
• Escrevendo artigos de pesquisa e scripts de código
• Criação de vídeos de demonstração de produtos e outros materiais
• Personalização de campanhas de marketing para usuários individuais
• Sugestão de compostos medicamentosos para iniciantes
• Resumindo textos complexos de maneira mais compreensível
• Estudando evidências para gerar argumentos judiciais no setor jurídico

Limitações

• A IA generativa pode causar sérias disputas de direitos autorais. Antes de criar conteúdo de forma independente, os algoritmos analisam grandes volumes de conteúdo criado por humanos. Como resultado, o conteúdo da Geração AI às vezes se assemelha muito aos dados de treinamento. Você deve ter ouvido falar de um algoritmo de geração de música que foi treinado nas músicas de Drake e The Weekend. Produziu músicas que foram bem recebidas pelos fãs, mas tiveram que ser destruídas devido a questões de direitos autorais. Casos semelhantes aconteceram com outros artistas.
• Os algoritmos têm o potencial de expor informações confidenciais. Isto inclui, por exemplo, a revelação de dados de pacientes em ambientes de saúde.
• Os modelos generativos de IA podem ter alucinações, o que significa que podem fornecer com segurança uma resposta razoável que é factualmente incorreta. Por exemplo, Stack Overflow revisou algumas das respostas da IA ​​a questões técnicas e descobriu que as respostas muitas vezes estavam incorretas.
• A IA generativa, desprovida de autoconsciência, pode fazer comentários bizarros e até ofensivos. Um exemplo disso é o chatbot generativo de IA da Microsoft, que, durante uma conversa com o repórter de tecnologia Matt O'Brien, repetidamente o chamou de gordo e feio e até o comparou a Hitler. Este incidente destaca a sensibilidade potencial dos algoritmos e a necessidade crítica de salvaguardas na comunicação de IA.
• É um desafio verificar as informações produzidas por modelos generativos de IA porque eles não citam fontes. Além disso, estes modelos carecem atualmente de funcionalidades equivalentes à IA explicável.

Resumo de IA generativa vs IA

Resumindo, a IA se parece mais com um estrategista bem informado que se destaca na análise de dados e na tomada de decisões. Generative AI é um artista que produz conteúdo novo e criativo.

IA versus IA generativa em diferentes setores

Dê uma olhada em como a IA generativa e as aplicações de IA diferem nesses três setores de exemplo.

Assistência médica

A IA tem muitas aplicações diversas no setor médico. Aqui estão os mais proeminentes.

• Habilitando cirurgias assistidas por robôs e enfermeiras robóticas
• Automatização de tarefas administrativas, como transcrever consultas e inserir detalhes do paciente em EHRs
• Ajudando radiologistas na detecção e diagnóstico de tumores
• Auxiliar em ensaios clínicos recrutando participantes e monitorando sua adesão
• Apoiando o monitoramento remoto de pacientes junto com IoT médica
• Detectando erros de prescrição

Além disso, a IA é uma das principais tecnologias que permitem hospitais inteligentes.

A IA generativa, como já estabelecemos, concentra-se na produção de novos conteúdos e as suas aplicações são mais criativas. Implante IA generativa se quiser fazer isso:

• Gere diferentes cenários de treinamento para estudantes e estagiários
• Crie dados médicos sintéticos
• Projetar novas moléculas e novos compostos medicamentosos
• Permitir que os médicos consultem os registros médicos dos pacientes
• Elabore pesquisas de feedback dos pacientes

Para obter mais inspiração, consulte nosso artigo recente sobre casos de uso de IA generativa na área da saúde.

Exemplos da vida real de IA na saúde

• O Mass General Cancer Center, em conjunto com o MIT, desenvolveu o Sybil, um sistema de IA que pode detectar o câncer de mama. O modelo funciona com tomografia computadorizada de tórax em baixas doses e pode prever se uma paciente desenvolverá câncer de mama nos próximos seis anos.
• AiCure oferece um assistente médico interativo com tecnologia de IA que pode identificar participantes de ensaios clínicos que provavelmente violarão as regras do ensaio. Esta solução também permite que os participantes capturem um vídeo deles mesmos tomando o medicamento como prova de adesão.

Exemplos da vida real de IA generativa na área da saúde

• Pesquisadores da Universidade de Toronto construíram um modelo que pode gerar novas proteínas realistas. Eles avaliaram o potencial das proteínas resultantes com outra ferramenta de IA, OmegaFold, e ficaram agradavelmente surpresos ao ver que a maioria das sequências se dobravam em estruturas proteicas reais.
• Outra equipe de pesquisa desenvolveu um modelo generativo de IA que pode criar dados sintéticos realistas de pacientes com as propriedades desejadas para ensaios clínicos.

Varejo e comércio eletrônico

Se olharmos para IA generativa versus IA no varejo, a IA clássica pode fornecer aos proprietários de lojas virtuais e físicas análises poderosas, robôs trabalhadores e monitoramento incansável de lojas. Aqui estão aplicações mais detalhadas de IA no varejo.

• Ajudar os clientes na navegação na loja
• Robôs alimentados por IA para embalagem e reabastecimento de entrega
• Veículos de entrega autônomos
• Detectando furtos em lojas e eventos amorosos por meio de visão computacional
• Habilitando o auto-checkout
• Segmentação de clientes, recomendações de produtos e otimização de preços mais bem informadas

A IA generativa, por outro lado, pode atrair clientes e otimizar as operações internas através de tarefas mais criativas, como as seguintes.

• Elaboração de campanhas de marketing personalizadas
• Criação de conteúdo orientado para SEO para atrair tráfego para sua loja de comércio eletrônico
• Oferecendo provadores virtuais para roupas, sapatos e acessórios, em conjunto com tecnologias imersivas
• Previsão de demanda

Você pode encontrar mais informações sobre aplicações Gen AI no varejo em nosso blog.

Exemplos reais de IA no varejo

Temos dois exemplos interessantes em nosso portfólio.

• A ITRex ajudou um grande varejista a construir uma plataforma de business intelligence orientada por IA que permitiu aos funcionários do cliente capturar e analisar dados de toda a organização, criar relatórios complexos e visualizar dados sem aprender habilidades técnicas.
• Nossa equipe implementou uma solução baseada em ML para compras sem pagamento. Ele usa visão computacional e câmeras fixadas no teto para monitorar os movimentos dos consumidores e identificar os itens que eles pegam nas prateleiras das lojas. Este sistema pode transformar qualquer loja em um formato sem checkout, sem a necessidade de redesenhar o espaço.

Exemplos de IA generativa no varejo

• O Carrefour implantou um chatbot baseado no ChatGPT para sugerir dicas de compras personalizadas aos consumidores com base em seu orçamento e histórico de compras
• O Walmart usa um sistema generativo alimentado por IA para prever a demanda e prever quais produtos os clientes precisarão em cada loja do Walmart

Mídia e Entretenimento

A mídia e o entretenimento são um setor criativo, então é aqui que a IA generativa pode brilhar. Mas é também aqui que as questões de direitos autorais discutidas anteriormente podem se tornar ainda mais preocupantes. Aqui está o que a tecnologia pode fazer.

• Gerando arte, roteiros, músicas e artigos
• Edição de vídeos com base nas preferências do usuário
• Resumindo leituras longas, podcasts, eventos esportivos e outros conteúdos extensos
• Geração de metadados de vídeo, como legendas e descrições
• Projetar novos jogos envolventes, bem como novos cenários e personagens para jogos existentes
• Envolvendo o público por meio de chatbots e interações de voz
• Gerando fundos realistas e efeitos visuais para filmes
• Produzindo configurações de realidade virtual

A IA clássica também tem aplicações interessantes neste campo, pois há muitos dados a serem analisados ​​para melhorar o envolvimento e a satisfação do espectador. Aqui estão alguns casos de uso.

• Analisar o comportamento e as preferências do usuário para recomendar conteúdo personalizado
• Detectando violação de direitos autorais
• Avaliando o sentimento do cliente nas redes sociais
• Melhorando a qualidade do vídeo reduzindo o ruído e melhorando a resolução
• Previsão de tendências de conteúdo
• Filtragem de conteúdo, pois algoritmos de IA podem detectar e bloquear textos e vídeos inadequados

Exemplo de IA no setor de mídia

A Netflix emprega algoritmos de IA para analisar dados do usuário e fornecer recomendações de conteúdo com base em informações, como atores, gênero e hábitos de visualização dos usuários. A Netflix afirma que cerca de 80% de todo o conteúdo assistido é sugerido pelo seu sistema de recomendações de IA.

E há um projeto de nosso portfólio em que um desenvolvedor líder de aplicativos de redes sociais recorreu à ITRex para construir uma solução automatizada de policiamento de conteúdo baseada em ML. Desenvolvemos um modelo de visão computacional que poderia analisar transmissões ao vivo e tomar as ações correspondentes e utilizamos as melhores práticas de MLOps para acelerar a implantação do algoritmo.

Exemplo de IA generativa no setor de mídia e entretenimento

A IA generativa da Runway contribuiu extensivamente para a produção do filme “Everything Everywhere All at Once”, onde criou elementos de fundo e efeitos visuais realistas. Este filme ganhou sete Oscars.

Pensamentos finais

Como você pode ver nos exemplos acima, a IA pode ser uma adição valiosa para sua empresa se você estiver procurando um poder analítico sólido, precisar de ajuda na tomada de decisões, quiser usar robôs com tecnologia de IA ou automatizar tarefas manuais tediosas e monótonas. Mas se você deseja uma tecnologia que ofereça criatividade e imaginação e possa produzir algo novo, a IA generativa é a melhor opção.

Do ponto de vista técnico, a IA generativa é mais complexa, pois visa imitar o pensamento humano, enquanto o objetivo da IA ​​é realizar tarefas concretas nas quais os modelos são treinados. Na IA generativa, não há uma definição clara do que é correto e do que não é. Seu desempenho é mais difícil de avaliar, pois depende da interpretação humana.

A IA generativa consome mais recursos computacionais e é mais cara para construir, treinar e ajustar. Você pode encontrar mais informações sobre quanto custa implementar IA em nosso blog. Ainda não temos números semelhantes para IA generativa, então fique ligado para saber mais sobre o assunto. Mas já podemos dizer que construir um modelo generativo de IA a partir do zero seria esmagador. Para efeito de comparação, as estimativas mostram que a OpenAI treinou o ChatGPT-3 em cerca de 45 terabytes de dados de texto. Isso equivale a um milhão de pés de espaço de estante. Isso custaria vários milhões. Portanto, você provavelmente terá que ajustar um modelo existente em vez de criar um do zero.

Mas a IA generativa é relativamente nova. Você deveria confiar nisso?

Continuamos ouvindo sobre erros generativos de IA, como aquela vez em que alguém pediu para explicar por que a manteiga é boa para construir arranha-céus, e o algoritmo gerou com prazer argumentos que apoiavam essa afirmação. Sim, essas coisas acontecem. Mas tenha em mente que esta tecnologia toma as suas decisões com base em modelos matemáticos, e não na compreensão contextual, na empatia e nas normas sociais. A IA generativa pode ser muito boa nas tarefas para as quais foi criada.

Finalmente, nem sempre precisa ser IA generativa versus IA. A IA generativa pode trabalhar lado a lado com outros subtipos de IA para produzir soluções ainda mais poderosas para seus problemas de negócios. Consulte uma empresa de desenvolvimento de IA para entender qual solução funciona melhor para você ou como combinar as duas tecnologias para obter resultados ideais.

Quer implantar IA, mas não tem certeza de qual subtipo é mais adequado às suas necessidades de negócios? Deixe-nos uma mensagem! Nossa equipe irá ajudá-lo a implementar/ajustar os algoritmos corretos e integrá-los em seus fluxos de trabalho.

Este artigo foi publicado originalmente no site itrex.