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<conteudo> <p><b>Como funcionam as IA Geradoras de Imagens?</b></p> <p>Há muito tempo vem se falando sobre <b>Inteligência Artificial</b> e como ela impactaria nossas vidas, tanto no ambiente pessoal, quanto no profissional. Porém, a conversa só realmente furou a bolha e se tornou mainstream quando os geradores de imagens por <b> IA</b> apareceram.</p> <p>Envoltos em muitas polêmicas, e com um apelo comercial e popular muito mais fortes do que a automação de tarefas, os geradores de imagens rapidamente dominaram nossas redes, seja nas trends, no apoio em trabalhos publicitários, ou mesmo para tentar recriar uma imagem maluca que seu subconsciente sonhou para você na noite passada.</p> <p><b>Afinal, qual é o segredo dos Geradores de Imagens?</b></p> <p>Apesar de a princípio parecerem diferentes de outras modalidades da <b>IA</b>, como a automação de tarefas que implementamos com nossos produtos, os <b>Geradores de Imagens</b> aprendem e executam suas funções da mesma maneira.</p> <p>Essas <b>IAs</b> possuem redes de neurônios, que simulam o cérebro humano, para identificar padrões, processar informações e aprenderem com experiências passadas, através de <b>Machine Learning</b>, que explicamos nesse artigo sobre <a href="https://www.dataself.com.br/artigos/rpa">RPA</a>.</p> <p>Podemos considerar essa <b>Inteligência Artificial</b> viva. Ela consegue aprender com erros e acertos, e evolui a cada dia, assim como nós nos desenvolvemos diariamente.</p> <p>É aí que está a grande diferença entre uma “Tecnologia Smart” e uma <b>Inteligência Artificial Generativa</b>. A primeira é estática (sem rede neural), e, portanto, necessita ser aprimorada manualmente, enquanto a segunda se desenvolve na prática.</p> <p><b>Alexa x IA</b></p> <p>Para entendermos melhor, vamos utilizar a famosa assistente virtual da Amazon, <b>Alexa</b>, como exemplo.</p> <p>Caso você erre uma palavra no momento em que pedir para ela realizar uma tarefa, a Alexa irá procurar dentro do seu banco de dados qual a definição mais parecida possível com o que você falou.</p> <p>Porém, se ela não encontrar a resposta certa na primeira tentativa, é bem provável que você continue repetindo a mesma palavra, e ela a mesma resposta.</p> <p>A exceção está em casos em que o ruído de comunicação seja a sua pronúncia. Neste caso, ela conseguirá fornecer resultados diferentes, não por que ela aprendeu que o primeiro estava errado, mas simplesmente por acatar um pedido diferente, que combine com outra informação em seu banco de dados.</p> <p>Já a <b>IA Generativa</b>, com sua rede de neurônios vivos, consegue entender que o resultado inicial não era o que você desejava. Ela utiliza seu banco de dados de maneira mais ativa, e continua fazendo combinações até encontrar a resposta certa. Quando isso acontece, ela aprendeu uma coisa nova.</p> <p>É muito fácil perceber isso com os geradores de imagens. Se você digitar um <b>prompt</b> (comando em texto) para a <b>IA</b>, ela irá gerar um conjunto de imagens. Porém, se você digitar novamente o mesmo comando, o resultado são imagens diferentes.</p> <p>Ela entende que o primeiro resultado não era o que você desejava, e, portanto, continuará testando combinações até que você fique satisfeito.</p> <p><b>Como a IA aprende?</b></p> <p>O processo de ensinar essa máquina é bem parecido com o de ensinar crianças. Quando somos pequenos, aprendemos primeiro a partir de um estímulo visual, e depois vamos associando a imagem a um conceito.</p> <p>Conhecemos um morango pela sua figura. Eventualmente somos ensinados que esta figura é chamada de “morango”. Experimentamos e percebemos sua textura, sua cor, cheiro. A partir das nossas experiências com a fruta, e com o que nos foi ensinado, construímos dentro da nossa cabeça um conceito de morango, e o associamos a diversas outras ideias, fazendo cruzamento de informações.</p> <p>A <b>Inteligência Artificial</b> também faz estas associações entre informações, é o que chamamos de cruzamento de dados. Apesar de ela não possuir nossos sentidos, como olfato e paladar, ela sabe que o morango é uma fruta doce e azeda, de cor vermelha quando madura e que seu cheiro é “(...) doce, frutado e suculento. É uma fragrância agradável e característica(...)”. Esta última definição foi tirada diretamente do famoso <a href="https://chat.openai.com/auth/login">ChatGPT</a>.</p> <p>Mas, se a <b>IA</b> não possui nossos sentidos, como ela conhece o sabor e o cheiro de um morango?</p> <p>É por que, diferente de nós, que aprendemos através de nossas próprias experiências, ela aprende a partir de um <b>Banco de Dados</b>.</p> <p>Alimentamos a <b>Inteligência Artificial </b>com inúmeras imagens, textos, falas, sons, e mapeamos quais associações devem ser feitas entre eles. No caso do morango, com a cor vermelha, o sabor doce e azedo, o cheiro doce e frutado.</p> <p>A partir daqui, analisando todos os dados que ela possui em seu <b>Banco de Dados</b>, conforme programada, a <b>IA Generativa</b> passa a fazer suas próprias associações.</p> <p>Assim como nossas percepções de mundo variam de pessoa para pessoa, o resultado que uma IA generativa irá te entregar varia pelo <b>Banco de Dados</b> pela qual ela foi ensinada.</p> <p>Ou seja, se nós aprendemos a partir de nossas experiências, ela aprende a partir das experiências que foram selecionadas e descritas para ela, tornando cada sistema de <b>IA </b> único.</p> <p><b>E como ela gera uma imagem do nada?</b></p> <p>Agora que explicamos como uma <b>IA</b> aprende e executa suas ações, fica mais fácil de explicar como ela consegue gerar imagens que não existiam anteriormente.</p> <p>A Rede de Neurônios que descrevemos é uma tecnologia conhecida por <b>GANs</b> (Generative Adversarial Networks). As <b>GANs</b> são compostas por duas partes: um <b>Gerador</b> e um <b>Discriminador</b>.</p> <p>O processo de criação se inicia a partir de um amontoado de pixels e informações de seu banco de dados, um verdadeiro “estado de caos”. A partir do momento em que digitamos nosso comando (<b>prompt</b>), ela começa a organizar as informações, fazendo o cruzamento de dados entre as palavras e as imagens que estão associadas a ela, porém este ainda não é o resultado final.</p> <p>Enquanto o <b>Gerador</b> vai separando as informações, e criando a imagem, o <b>Discriminador</b> tem a função de verificar a autenticidade do que está sendo gerado. Ele “passa o pente fino”, e verifica se as associações estão corretas, e se a imagem que está em desenvolvimento já existe ou não.</p> <p>O que, para nós, pode parecer alguns minutos de espera olhando para a tela, enquanto a <b>IA</b> gera nossa imagem, dentro do sistema acontece inúmeras trocas entre <b>Gerador</b> e <b> Discriminador</b>, até chegar no resultado final. Além, disso, toda vez que repetimos um <b>prompt</b>, ela automaticamente entende que as primeiras associações estão incorretas, e gera as próximas a partir dai.</p> <p><b>IA Generativa</b></p> <p>Apesar dos geradores de imagens chamarem a atenção com lindas artes inéditas, esta é de longe a função mais interessante que a <b>IA Generativ</b> a pode te fornecer. </p> <p>Na <a href="https://4mti.com.br/">4mti</a> trabalhamos com coleta, entrega, análise e tratamento de dados. Utilizando <b>Inteligência Artificial Generativa</b>, conseguimos automatizar seu negócio e oferecer análises concretas, em tempo real, sobre sua empresa e mercado.</p> <p>Entre em contato agora no nosso <a href="https://br.linkedin.com/company/4mti">Linkedin</a>, <a href="https://www.instagram.com/4mti_solucoes/">Instagram</a> ou <a href="https://api.whatsapp.com/send?phone=5531982176567">Whatsapp</a>, para descobrir como podemos facilitar seu trabalho hoje!</p> </conteudo>