Inteligência artificial generativa e inteligência artificial cognitiva

A inteligência artificial generativa e a inteligência artificial cognitiva têm vindo a emergir como disciplinas muito especializadas na inteligência artificial. Utilizando formas de aprendizagem profunda, a inteligência artificial generativa produz novos conteúdos – imagens, música ou texto – com base em padrões derivados de conjuntos de dados bastante vastos. A inteligência artificial cognitiva melhora os sistemas de apoio à decisão, os assistentes inteligentes, os veículos autónomos e os diagnósticos de saúde, melhorando as capacidades de resolução de problemas, de tomada de decisões e de interação.

Características da inteligência artificial generativa

Alguns dos principais aspectos que caracterizam a inteligência artificial generativa distinguem-na consideravelmente das anteriores revoluções nas capacidades do domínio da inteligência artificial.

As abordagens da inteligência artificial generativa têm um certo grau de autonomia quanto ao conteúdo com que se treinam e se desenvolvem em conformidade. A inteligência artificial generativa é, por conseguinte, o tipo de inteligência artificial que se centra na produção de texto, gráficos e muitas outras formas de dados. Gera a maior parte dos resultados da análise de dados e desenvolve novos conteúdos a partir desses resultados. Por outras palavras, identifica, prevê e gera conteúdos a partir das bases de dados já disponíveis, baseando-se assim na aprendizagem automática.

A inteligência artificial generativa é utilizada em áreas como a saúde, a indústria criativa, gerando conteúdos artísticos e musicais, e o marketing digital. Em suma, a inteligência artificial generativa é considerada muito valiosa em tarefas que exigem criatividade, previsão e personalização, uma vez que tem a capacidade de auto-geração de resultados complexos a partir de vários conjuntos de dados de entrada.

As tendências genéricas nas indústrias estão a adotar a inteligência artificial generativa para otimizar os processos. Desde os cuidados de saúde, que aplicam a inteligência artificial na descoberta de fármacos e na medicação personalizada, aos campos criativos em que a inteligência artificial pode ser utilizada para a geração de arte, ou às finanças, que aplicam esta tecnologia na análise preditiva e na gestão de riscos, a inteligência artificial generativa está a abrir caminho a uma nova eficiência operacional em vários sectores e a abrir novas possibilidades.

As tendências emergentes na inteligência artificial generativa estão mais direccionadas para a eficiência e a escala dos modelos, abrindo novas áreas, incluindo a aprendizagem multimodal e as abordagens não supervisionadas. Isto, por conseguinte, abre outras possibilidades para um amplo alcance da criatividade e da capacidade de resolução de problemas num grande conjunto de domínios, desde a arte e o design até aos cuidados de saúde e às finanças.

Características da inteligência artificial cognitiva

A inteligência artificial cognitiva é o novo subdomínio no domínio da inteligência artificial que procura simular e também expandir as capacidades cognitivas humanas num espetro diferente. Ao nível básico de carácter, a inteligência artificial cognitiva é simplesmente uma proeza no processamento da linguagem natural, que é semelhante à compreensão ou interpretação das línguas humanas com um grau de precisão muito elevado.

Um elemento essencial da inteligência artificial cognitiva é a aprendizagem automática, algoritmos de ponta aplicados num processo de descoberta de padrões complexos em grandes quantidades de dados. Este domínio tem tido muito sucesso na visão por computador, no reconhecimento de imagens, na deteção de objectos e no reconhecimento facial, em que se verifica uma precisão e exatidão muito elevadas no reconhecimento e identificação de objectos ou cenas e das suas individualidades na tradução de dados visuais em aplicações de estilos que vão da vigilância ao diagnóstico médico.

A adaptabilidade e a consciência do contexto através da alteração dinâmica das reacções e acções em função das circunstâncias actuais são alguns dos pontos fortes da inteligência artificial cognitiva. Isto confere-lhe um tipo flexível de capacidade de aprendizagem – começa a fazer melhor ao longo do tempo e permite uma preferência de interação específica para o indivíduo ou um histórico controlado de interação.

Inclui também a inteligência emocional, em que o reconhecimento e a resposta ao medo de uma avaliação positiva podem ser feitos através de texto, discurso ou expressões faciais. Desta forma, será ainda mais empática na interação e matizada na compreensão dos comportamentos humanos.

Como a inteligência artificial generativa é diferente da inteligência artificial cognitiva

A inteligência artificial generativa é especializada em criar novos conteúdos ou dados com base em padrões aprendidos, com o objetivo de imitar ou aprimorar atributos encontrados nos dados de treinamento. Em contrapartida, a inteligência artificial cognitiva procura replicar e alargar capacidades cognitivas semelhantes às humanas, como o raciocínio, a resolução de problemas e a tomada de decisões em vários domínios.

Objetivo e foco

Inteligência artificial generativa
A inteligência artificial generativa tem como objetivo a criação de novos conteúdos ou dados com base em conjuntos ou padrões aprendidos a partir do conjunto de dados utilizado para a formação.

Inteligência artificial cognitiva
A inteligência artificial cognitiva é um tipo de inteligência artificial que se insere nas capacidades cognitivas humanas através do raciocínio, da resolução de problemas, da aquisição de experiência através da aprendizagem e da tomada de decisões. Tenta, por conseguinte, descobrir e relacionar-se com o mundo de uma forma mais ou menos semelhante à da cognição humana.

Métodos e técnicas

Inteligência artificial generativa
Inteligência artificial generativa Baseia-se principalmente em técnicas de aprendizagem profunda, abrangendo redes adversárias generativas e autoencoders variacionais, juntamente com outras arquitecturas de redes neuronais orientadas para a geração de novos conteúdos. Estes modelos aprendem a gerar resultados que se assemelham aos dados de treino.

Inteligência artificial cognitiva
A inteligência artificial cognitiva pode envolver o encadeamento da maioria das disciplinas da inteligência artificial, como a aprendizagem automática, o processamento de linguagem natural, a visão computacional e, possivelmente, a robótica. Concebida para raciocínio e contextualização – basicamente, raciocínio simbólico associado a aprendizagem estatística.

Âmbito e complexidade

Inteligência artificial generativa
Embora a inteligência artificial generativa seja de natureza generativa, tem sido mais difícil de modelizar e treinar, limitando-se geralmente à geração de novas instâncias de dados ou conteúdos com base em padrões aprendidos. A chave reside, portanto, na fidelidade aos dados de treino e não no alcance que a compreensão ou o raciocínio podem ter.

Inteligência artificial cognitiva
A inteligência artificial cognitiva aborda questões mais vastas e mais complexas que exigem não só uma visão dos dados, mas também uma compreensão do contexto, a aprendizagem a partir de dados esparsos e a tomada de decisões adaptativas. Mais complicado ainda é o facto de ter de modelar aspectos transversais à cognição humana de muitas formas.

Em conclusão

Em substância, a inteligência artificial generativa significa simplesmente a criação de novos conteúdos ou dados através da exploração de padrões aprendidos, enquanto a inteligência artificial cognitiva replica capacidades cognitivas semelhantes às humanas no que respeita ao raciocínio, à aprendizagem e à resolução de problemas em diferentes contextos. Mais ou menos, ambas servem vários objectivos no âmbito da investigação e utilização da inteligência artificial.

No fundo, embora a inteligência artificial generativa desempenhe um papel significativo, a verdadeira essência do potencial da inteligência artificial reside na inteligência artificial cognitiva. Esta tecnologia pode pensar, aprender e raciocinar como os seres humanos, marcando o início de uma era transformadora em que as máquinas imitam a cognição humana.