Como as redes neurais estão transformando a IA generativa

Pesquisadores têm criado IA e outras ferramentas para gerar conteúdo programaticamente desde os primórdios da IA. As primeiras abordagens, conhecidas como sistemas baseados em regras e, mais tarde, como "sistemas especialistas", usavam regras explicitamente elaboradas para gerar respostas ou conjuntos de dados.

As redes neurais, que formam a base de muitas das aplicações de IA e aprendizado de máquina hoje, inverteram o problema. Projetadas para imitar o funcionamento do cérebro humano, as redes neurais "aprendem" as regras encontrando padrões em conjuntos de dados existentes. Desenvolvidas nas décadas de 1950 e 1960, as primeiras redes neurais eram limitadas pela falta de poder computacional e pequenos conjuntos de dados. Foi somente com o advento do big data em meados dos anos 2000 e melhorias no hardware do computador que as redes neurais se tornaram práticas para gerar conteúdo.

O campo acelerou quando os pesquisadores encontraram uma maneira de fazer as redes neurais rodarem em paralelo nas unidades de processamento gráfico (GPUs) que estavam sendo usadas na indústria de jogos de computador para renderizar videogames. Novas técnicas de aprendizado de máquina desenvolvidas na última década, incluindo as redes adversárias generativas e transformadores mencionados anteriormente, prepararam o cenário para os recentes avanços notáveis ​​no conteúdo gerado por IA.