Desmistificando a IA: principais diferenças entre IA tradicional, IA generativa e grandes modelos de linguagem

Bill Gates, cofundador da Microsoft: "A IA generativa tem o potencial de mudar o mundo de maneiras que nem podemos imaginar. Ele tem o poder de criar novas ideias, produtos e serviços que tornarão nossas vidas mais fáceis, produtivas e criativas. Também tem o potencial de resolver alguns dos maiores problemas do mundo, como mudança climática, pobreza e doenças." ¹

A inteligência artificial (IA) continua a influenciar o futuro da tecnologia e dos negócios. No entanto, termos como IA tradicional, IA generativa (GenAI) e Large Language Models (LLMs) são frequentemente usados de forma intercambiável.

Cada um desses paradigmas de IA serve a um propósito diferente e é baseado em fundamentos tecnológicos distintos.

Neste blog, definiremos essas distinções, explicaremos suas interconexões e apresentaremos exemplos de aplicações reais em todos os setores para ajudar executivos de negócios, desenvolvedores e tomadores de decisão a fazer melhores julgamentos.

Introdução

Na última década, a evolução da IA produziu uma variedade de ferramentas e modelos que são categorizados sob o amplo guarda-chuva da IA, mas diferem significativamente em função e design.

Compreender as distinções entre IA tradicional, GenAI e LLMs é mais do que apenas acadêmico; é estratégico. Cada um tem vantagens, desvantagens e aplicações ideais.

O uso dessas tecnologias de forma direcionada, no entanto, tem o potencial de ser grosseiramente ineficaz, afogado em armadilhas éticas ou abaixo do ideal.

Inteligência Artificial Tradicional

A IA tradicional refere-se a sistemas que usam algoritmos e lógica para resolver problemas específicos. Por décadas, esses modelos têm sido usados e geralmente são baseados em regras, preditivos ou focados em decisões. Eles exigem dados estruturados e operam dentro de parâmetros bem definidos.

Características principais:

• Requer regras manuais ou aprendizado supervisionado.
• Conclui com precisão as tarefas atribuídas.
• Orientado por dados, mas geralmente não treinado em enormes conjuntos de dados não estruturados.

Exemplos:

• Algoritmos de detecção de fraudes para bancos.
• Manutenção preditiva para manufatura.
• Assistentes virtuais e chatbots seguem regras.
• Plataformas de e-commerce com mecanismos de recomendação.
• A IA tradicional é útil em ambientes que exigem consistência, repetibilidade e interpretabilidade.

Inteligência Artificial Generativa

O GenAI representa uma mudança fundamental da análise de dados tradicional para a computação criativa. Ao contrário dos modelos convencionais que não fazem nada além de interpretar dados, os sistemas generativos de IA podem criar uma série de novos itens, texto escrito, música ou imagens sintéticas que replicam os "padrões" aprendidos. Consequentemente, o GenAI exemplifica a inovação em muitos setores diferentes, devido à sua capacidade de criar resultados originais.

Principais recursos do Gen AI:

• Capacidade de aprender com vastos conjuntos de dados para gerar conteúdo novo e plausível.
• Comumente usa arquiteturas como Generative Adversarial Networks (GANs) ou transformadores.
• Capaz de produzir texto, imagens, código, áudio e até vídeo.

Exemplos:

• ChatGPT escrevendo e-mails, resumos ou ensaios.
• DALL· E gerando imagens personalizadas a partir de prompts de texto.
• MusicLM compondo músicas com base em descrições de humor.
• RunwayML criando conteúdo de vídeo a partir de scripts.

A IA generativa é transformadora para setores onde a criatividade, a personalização e a automação se cruzam, como marketing, design, educação e mídia.

Modelos de linguagem grande (LLMs)

Os LLMs são um subconjunto da IA generativa que entende e gera linguagem humana. Os LLMs são treinados em grandes corpora de texto usando arquiteturas baseadas em transformadores, como GPT e BERT, para aprender padrões, significado contextual, gramática e semântica, permitindo que eles produzam resultados de linguagem coerentes e contextualmente relevantes.

Características principais:

• Experiência em tarefas baseadas em texto, incluindo resumo, tradução, perguntas e respostas e criação de conteúdo, bem como criação de arquivos, imagens, vídeos.
• Melhore a compreensão do contexto em passagens longas.
• Proficiente em vários idiomas e adaptável a diversos domínios.

Embora os LLMs sejam uma tecnologia fundamental para muitas ferramentas de IA generativa, nem todas as ferramentas de IA generativa dependem deles; alguns, em vez disso, se concentram na geração de imagem, vídeo ou áudio.

Uma análise comparativa abrangente:

Inter-relações e dependências:

Os modelos mencionados acima não são separados; Os modelos combinados podem atuar como um só. As soluções de IA de melhor desempenho do mundo hoje se beneficiam da combinação de IA tradicional e generativa para fornecer ambas. A IA tradicional é especializada em formas estruturadas e programadas de concluir tarefas e modelos generativos para alavancar a criatividade e a variabilidade. As organizações podem aproveitar soluções mais inteligentes baseadas em IA que criam resultados mais adaptáveis e impactantes combinando os dois.

• Uma plataforma de IA médica pode usar a IA tradicional para detectar anomalias em exames e LLMs, gerando relatórios clínicos.
• Em finanças, os modelos tradicionais de IA podem detectar transações suspeitas, enquanto a Gen AI gera narrativas ou alertas voltados para o cliente.
• Os LLMs, um subconjunto da IA generativa, fornecem suporte linguístico para ferramentas como ChatGPT, Copilot e assistentes de pesquisa com inteligência artificial.

Entender como essas tecnologias se sobrepõem permite um melhor design e implantação do sistema.

Como a IA está impulsionando a mudança em todos os setores:

• Saúde: A IA clássica para a área da saúde é útil para o diagnóstico de doenças por meio de uma análise precisa de imagens médicas. Onde faltam dados reais, o GenAI pode ajudar gerando dados artificiais do paciente para melhorar os modelos de treinamento. Os LLMs ajudam os médicos produzindo resumos médicos, além de fornecer simplificação da terminologia clínica e aumentar a comunicação com os pacientes.
• financiar: A IA já trouxe mudanças significativas para o setor financeiro. Os métodos tradicionais ainda funcionam bem para detectar fraudes e avaliar o risco de crédito. O GenAI tem a capacidade de criar relatórios personalizados e comunicações com o cliente. Os LLMs atuam como assistentes inteligentes para consultores financeiros, negociando documentos financeiros complexos e resumindo informações de mercado.
• varejo: Os aplicativos convencionais de IA são adequados para previsão de demanda e otimização de estoque. A IA generativa é ideal para trabalho criativo, incluindo descrições de produtos atraentes, juntamente com mensagens de marketing criativas. Os LLMs fornecem chatbots inteligentes e mensagens personalizadas para melhorar a experiência do cliente.

Implicações estratégicas para as empresas:

A escolha do tipo certo de IA é determinada principalmente por seus objetivos.

• Os modelos tradicionais de IA são ideais para segmentação de clientes e previsão de rotatividade devido à sua eficiência, confiabilidade e facilidade de interpretação.
• A Gen AI oferece um potencial significativo para automatizar tarefas criativas, como criação de conteúdo e geração de imagens.
• Os LLMs são ideais para tarefas de linguagem, como resumo de documentos e suporte ao cliente.

Considerações éticas:

GenAI e LLMs vêm com desafios únicos - que vão desde desinformação, plágio e preconceito até possíveis vazamentos de dados e alucinações. Os LLMs exigem recursos computacionais substanciais e controle rigoroso, em contraste com a IA clássica, que é frequentemente mais transparente e simples de auditar. As empresas devem atender às necessidades de infraestrutura, garantir que cumpram as regras e monitorar de perto os dados de treinamento para dimensionar a IA com responsabilidade. Este método auxilia no desenvolvimento de sistemas de IA éticos e confiáveis

"A IA não é uma tecnologia unificada."

AI, GenAI e LLMs tradicionais oferecem benefícios exclusivos e servem a propósitos diferentes. Embora a IA tradicional ainda seja necessária para a tomada de decisões estruturadas, a IA generativa e os LLMs estão abrindo novos caminhos em automação, criatividade e comunicação.

Compreender suas diferenças permite que as organizações implementem estrategicamente a IA; escolher as ferramentas certas para os desafios certos, combinar modelos conforme necessário e se preparar para um futuro em que a IA seja cada vez mais integrada em todos os aspectos dos negócios.

À medida que avançamos para a era da IA do futuro, a IA tradicional, a GenAI e os LLMs desempenharão um papel fundamental em nossas operações comerciais. No entanto, a chave estará em identificar qual tipo específico de IA se encaixa perfeitamente em cada caso de uso.

Referências

¹ Artigo da Forbes