Pense em quando um novo conjunto de tecnologias ou um novo tipo de aparelho chamou completamente a sua atenção. Os primeiros computadores pessoais. O advento da internet e da web. E-mail. Smartphones. Essas coisas mudaram nossas vidas de maneiras difíceis de prever - e talvez apreciar -, até que tivéssemos algum tempo com essas tecnologias sob nosso controle coletivo.
Estamos neste momento de novo com Inteligência Artificial (IA) e machine learning (aprendizado das máquinas, em tradução livre, e ML, na sigla em inglês). Eu acredito que IA e ML são as tecnologias mais transformadoras do nosso tempo. É por isso que, por mais de 20 anos, a Amazon tem investido muito no desenvolvimento de IA e ML, incluindo essas capacidades incríveis em quase todas as unidades dos negócios.
Por que IA generativa está em destaque
IA costumava estar sob o domínio de um grupo pequeno de pesquisadores e cientistas de dados. Hoje, você não consegue abrir o seu feed de notícias sem uma referência de IA e, especificamente, IA generativa. Pode soar como surpresa, mas os conceitos de IA existem desde a década de 1950.
Então por que esta tecnologia - que vem sendo percolada há décadas - tem recebido tanto interesse agora? De forma simples, IA atingiu um ponto crítico graças à convergência do progresso tecnológico e uma maior compreensão do que pode realizar. Junte isso à proliferação massiva de dados, à disponibilidade de capacidade de computação altamente escalável e ao avanço das tecnologias de ML ao longo do tempo, e o foco na IA generativa está enfim tomando forma.
Além disso, é muito provável que você já tenha experiência no uso de IA e ML. Se você ouviu um podcast Wondery, perguntou a Alexa sobre a previsão de hoje, pesquisou uma nova série no Prime Video ou visitou uma loja com a tecnologia Just Walk Out, você aproveitou a IA da Amazon. Mais especificamente, você interagiu com sistemas ou modelos de ML. São esses modelos que estão no centro da empolgação e do potencial generativo da IA.
Então, o que exatamente é IA generativa? E como se difere de outra IA?
Embora baseadas nos mesmos conceitos, há uma distinção direta entre as técnicas tradicionais de machine learning da IA que colocamos em prática há anos - em particular o aprendizado profundo - e a IA generativa. Como o próprio nome sugere, a IA generativa é um tipo de inteligência artificial que pode criar novos conteúdos e ideias. Pode ser texto, imagens, vídeo, voz e até código. Como toda IA, a IA generativa é alimentada por modelos de machine learning – modelos de ML muito grandes que são pré-treinados em grandes quantidades de dados e comumente chamados de modelos de fundação (foundation models, em inglês; na sigla, FMs).
Antes de colocarmos os FMs para funcionar, as formas tradicionais de machine learning nos permitiam obter entradas simples, como valores numéricos, e mapeá-las para saídas simples, como valores previstos. Com técnicas de ML mais avançadas, especialmente aprendizado profundo, poderíamos pegar entradas um pouco mais complexas, como vídeos ou imagens, e mapeá-las para saídas relativamente simples. Você pode buscar uma imagem em um fluxo de vídeo que esteja em desacordo com as diretrizes ou analisar um documento em busca de sentimentos. Com essa abordagem, você obtém informações sobre os dados que fornece ao modelo, mas não gera nada novo. Com IA generativa, você pode aproveitar grandes quantidades de dados – mapeando entradas complicadas para saídas complicadas – e criar novos conteúdos de todos os tipos no processo.
Modelos de ML tradicionais também tendem a ser específicos nas tarefas. Se eu quisesse fazer tradução com um modelo de aprendizado profundo, por exemplo, acessaria muitos dados específicos relacionados a serviços de tradução para aprender a traduzir do espanhol para o alemão. O modelo faria apenas o trabalho de tradução, mas não poderia, por exemplo, passar a gerar receitas de paella em alemão. Poderia traduzir uma receita de paella do espanhol para o alemão que já existe, mas não criar uma nova.
Um unicórnio na praia ao pôr do sol
Agora, com a IA generativa, todos podem usar IA sem preparação manual de dados. Os grandes modelos que alimentam aplicativos de IA generativos - esses modelos básicos - são construídos usando uma arquitetura de rede neural chamada Transformer. Essa rede chegou aos círculos de IA por volta de 2017 e reduz significativamente o processo de desenvolvimento.
Usando a arquitetura do Transformer, os modelos generativos de IA podem ser pré-treinados em grandes quantidades de dados não rotulados de todos os tipos - texto, imagens, áudio etc. Não há preparação manual de dados e, devido à enorme quantidade de pré-treinamento (basicamente aprendizado), os modelos podem ser usados imediatamente para uma ampla variedade de tarefas generalizadas. É um pouco como o canivete suíço da IA.
Um modelo pode aprender na fase de pré-treinamento, por exemplo, o que é um pôr do sol, como é uma praia e quais são as características particulares de um unicórnio. Com um modelo projetado para pegar texto e gerar uma imagem, não só posso pedir imagens de pôr do sol, praias e unicórnios, mas também posso fazer com que o modelo gere uma imagem de um unicórnio na praia ao pôr do sol. E com quantidades relativamente pequenas de dados rotulados (chamamos de “ajuste fino”), você pode adaptar o mesmo modelo de base para domínios ou setores específicos.
Aplicações de IA generativa: IA generativa vai transformar como cada empresa e organização opera
A capacidade de personalizar um FM pré-treinado para qualquer tarefa com apenas uma pequena quantidade de dados rotulados - isso é o que há de tão revolucionário na IA generativa. É também por isso que acredito que a maior oportunidade à frente da IA generativa não está nos consumidores, mas na transformação de todos os aspectos de como as empresas e organizações operam e entregam para seus clientes.
Nos cuidados de saúde, no mundo jurídico, no negócio de avaliação de hipoteca, na criação de conteúdo, no atendimento ao cliente e muito mais, prevemos que modelos generativos de IA habilmente ajustados terão um papel a desempenhar. Imagine se o processamento automatizado de documentos simplificasse e agilizasse o preenchimento de seus impostos, e seu pedido de hipoteca fosse um processo direto que durasse dias, não semanas. E se as conversas com um profissional de saúde não fossem apenas transcritas e anotadas em linguagem simples, mas oferecessem ao médico possíveis tratamentos e as pesquisas mais recentes? Ou se você pudesse explorar o design de um novo produto, otimizando a sustentabilidade, o custo e o preço com instruções simples. Tudo isso não é só possível, mas provável com IA generativa.
Já estamos vendo um padrão emergir em como a IA generativa aparecerá nas empresas em 4 modalidades principais:
- Melhorando a experiência do cliente por meio de recursos como chatbots, assistentes virtuais, centrais de atendimento inteligentes, personalização e moderação de conteúdo.
- Aumentando a produtividade dos funcionários com pesquisa conversacional, resumo de texto e geração de código, entre outros.
- Produzindo todos os tipos de conteúdo criativo, desde arte e música até texto, imagens, animações e vídeos.
- Melhorando as operações de negócios com processamento inteligente de documentos, assistentes de manutenção, controle de qualidade e inspeção visual e geração de dados de treinamento sintéticos.
A chave é garantir que você de fato escolha as ferramentas habilitadas para IA certas e as associe ao nível certo de julgamento e experiência humanos. Esses modelos não vão substituir os humanos; eles apenas nos tornarão muito mais produtivos. Mais importante, você precisa ajustar esses modelos com seus dados de forma segura, então, no final do dia, eles são personalizados para as necessidades de sua organização. Seus dados são o diferencial e o principal ingrediente na criação de produtos notáveis, experiências do cliente ou operações de negócios aprimoradas.
Como a internet em 1995
Estes ainda são dias recentes para a IA generativa. Há muito mais a ser inventado e iterado sobre isso. Me remete à internet em cerca de 1995, quando a web estava só começando a acontecer, e ouvimos falar sobre esta coisa chamada web browser.
Quando você dá um passo atrás e olha onde estamos hoje, e tudo o que ainda há por vir, IA generativa tem um potencial de revolucionar as nossas vidas, seja em casa, na escola ou no trabalho. Com essas ferramentas que a Amazon e nossos clientes estão construindo, nós seremos todos capazes de passar mais tempo no que somos melhores, e menos no trabalho de rotina. Isso é muito poderoso, e é isso o que vai fazer este ser um tempo tão incrível.
Para mais sobre IA generativa e sobre as mais recentes ferramentas da AWS, veja minhas principais anotações no AWS New York Summit (em inglês).