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O lançamento do ChatGPT pela OpenAI em 2022 marcou o início da revolução da IA generativa, que assim como outras ferramentas do tipo, se baseia em modelos de linguagens grandes (LLMs). Elas foram projetadas para processar entradas de textos dos usuários, para gerar saídas de texto, sendo consideradas ferramentas de IA unimodais.
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Agora, o futuro da Inteligência Artificial está voltada para a aprendizagem multimodal, sendo uma das tendências mais promissoras da revolução da IA atual. Os modelos de IA generativa multimodal conseguem combinar diversos tipos de entradas, criando uma saída que também pode incluir vários tipos.
Leia mais:
- Amazon anuncia modelos de IA que criam texto, imagens e vídeos
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Porém, você sabe o que é IA multimodal? Preparamos uma matéria para explicar o que é, qual a diferença para a IA generativa já conhecida e quais suas utilizações. Confira abaixo!
O que é a IA multimodal?
Uma Inteligência Artificial multimodal é um modelo de ML (machine learning) capaz de processar informações de diferentes modalidades, incluindo imagens, vídeos, sons e textos. Quando essas diferentes fontes de informação são combinadas, a IA pode analisar contextos mais complexos, oferecendo soluções mais ricas e detalhadas
Um exemplo desse tipo de IA é o Gemini, um modelo multimodal do Google, que pode, por exemplo, receber uma foto de um prato de biscoitos e gerar uma receita escrita como resposta, e vice-versa.
Os modelos de IA generativa multimodal acrescentam mais complexidade aos LLMs de última geração, modelos baseados em um tipo de arquitetura neural chamado Transformer. Os transformadores são desenvolvidos por pesquisadores do Google, dependendo da arquitetura codificador-decodificador e do mecanismo de atenção para permitir o processamento eficaz dos dados.
A IA multimodal tem como base as técnicas de fusão de dados para integrar tipos diferentes de dados, criando uma compreensão mais completa e precisa dos dados. O objetivo final é ter previsões melhores ao combinar as informações complementares que as diferentes modalidades de dados fornecem.
Diferenças entre IA generativa e IA multimodal
IA generativa se trata de um termo que abrange diversos modelos de ML, criando novos conteúdos como textos, imagens, músicas, áudios e vídeos, geralmente seguindo um comando de um único tipo.
Também chamada de GenAI, ela foca na criação de novos conteúdos a partir de exemplos existentes. Mesmo sendo competente, a IA generativa geralmente opera em um único tipo de dado por vez.
Enquanto isso, a IA multimodal expande esses recursos generativos, conseguindo processar informações de diversas modalidades. A multimodalidade é considerada uma atividade que confere à IA a capacidade de processar e entender vários modos sensoriais.
Ela não só analisa, como também integra diferentes tipos de dados, permitindo a combinação de diferentes tipos de dados e uma compreensão mais ampla e detalhada. A IA multimodal pode entender e contextualizar situações complexas, usando várias formas de dados simultaneamente.
Isso significa, de forma prática, que os usuários não estão limitados a uma entrada e um tipo de saída, podendo solicitar que um modelo com praticamente qualquer entrada crie quase qualquer tipo de conteúdo.
Para que serve a IA multimodal?
A IA multimodal é capaz de combinara diferentes tipos de dados, como texto, imagens e som, criando uma compreensão mais abrangente das informações. Um exemplo de uso é uma IA multimodal que analisa um vídeo entendendo as palavras faladas e os objetos nele, além de ler qualquer texto que apareça na tela.
Essa forma de Inteligência Artificial avançada é usada em áreas como veículos autônomos, onde o entendimento e a interpretação de vários tipos de dados de forma simultânea é importante para uma operação segura.
Outro exemplo é em uma aplicação de diagnóstico médico, no qual a IA multimodal pode combinar informações de imagem (como radiografias) com dados textuais (como o histórico médico), oferecendo diagnósticos mais precisos.
Isso porque o aprendizado multimodal faz com que as máquinas tenham novos “sentidos”, o que aumenta sua precisão e capacidade de interpretação. Essas caraterísticas podem abrir portas para diversos novos aplicativos em setores da indústria, incluindo:
- IA generativa aumentada;
- Carros autônomos;
- Biomedicina;
- Ciências da Terra e mudanças climáticas.
Riscos da IA multimodal
Assim como toda nova tecnologia, há diversos desafios em potencial que teremos de enfrentar com os modelos de IA multimodais. Alguns deles são:
- Falta de transparência;
- Monopólio de IA multimodal;
- Preconceito e discriminação;
- Questões de privacidade;
- Considerações éticas;
- Considerações ambientais.
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