Generative AI: Uma nova e poderosa ferramenta para profissionais criativos

A Inteligência Artificial pode gerar novos padrões em dados com velocidade, eficiência e verossimilhança surpreendentes. Ao longo dos últimos anos, tornou-se comum para a IA gerar algoritmicamente qualquer objeto que possa ser renderizado digitalmente.

Cada vez mais, essa aplicação da IA está sendo referida como “generativa”. A Generative AI dirigirá a próxima geração de aplicativos para autoprogramação, desenvolvimento de conteúdo, artes visuais e outras atividades criativas, de design e de engenharia.

Até 2019, a maioria dos principais provedores de IA oferecerá ferramentas e bibliotecas para construir ferramentas de linguagem natural, manipulação de imagem e outros casos de uso generativo de Inteligência Artificial.

Já podemos ver provas de conceito de Inteligência Artificial generativa nas seguintes áreas:

• 1 – Gráficos: o IA pode abstrair os padrões visuais e depois aplicar esses padrões no rastreamento de imagens fotográficas com as mesmas características. Esses algoritmos também podem transformar qualquer doodle áspero em um desenho impressionante que pareça ter sido criado por artistas humanos experientes, representando modelos do mundo real. Eles podem fazer esboços desenhados à mão de rostos humanos e transformá-los algorítmicamente em imagens fotorrealistas. Podem instruir um computador a renderizar qualquer imagem para que apareça como se fosse composta por um artista humano específico em um estilo específico. E podem conjugar organicamente, a partir de qualquer imagem quaisquer padrões, figuras e outros detalhes que não estavam presentes na fonte.

• 2 – Fotos: A IA pode corrigir automaticamente fotos, gerando e sobrepondo elementos visuais que que estejam obscuros, sejam enganadores ou faltem na imagem original. Também pode transformar qualquer imagem original de baixa resolução em uma versão de alta resolução com aparência natural. E pode gerar rostos humanos de aparência natural, mas sintética , misturando retratos existentes ou padrões de qualquer retrato específico. E pode gerar imagens fotorrealistas a partir de mapas de rótulos semânticos.
• 3 – Áudio: a IA generativa pode renderizar qualquer voz gerada por computador e transformá-la em outra que realmente soe como se fosse produzida naturalmente como uma voz humana. Pode transformar um texto em discurso com uma naturalidade surpreendente. Também pode compor músicas que pareçam expressar algum sentimento autêntico de um compositor humano.
• 4 – Vídeo: Pode ajustar quadros em uma imagem em movimento para se adequar ao estilo, iluminação ou outro efeito que o diretor deseja alcançar.
• 5 – Texto: Gerar conteúdo de linguagem natural rapidamente em grande variedade e em alta velocidade. Gerar legendas, anotações e outras narrativas para imagens e outros conteúdos visuais. E misturar fontes existentes em novos projetos de fontes.
• 6 – Código: A IA pode gerar versões de código de programação.
• 7 – Materiais: A IA pode até recombinar proteínas e outras moléculas orgânicas em sistemas CRISPR (para edição de genomas).

A partir de 2018, mais soluções chegarão ao mercado – em todas as verticais – usando abordagens de Inteligência Artifical de ponta conhecidas como generative adversarial networks (GANs) para criar, via algoritmos, objetos analógicos e digitais de todos os tipos com uma precisão surpreendente.

Antes de 2019, mais provedores lançarão ferramentas baseadas em GAN para programação de software, design assistido por computador, desenvolvimento de conteúdo web, composição de música, manipulação de imagens, produção de vídeo e outras disciplinas criativas . E é provável que aplicativos de fotos generativos cheguem a todas as aplicações de câmera inteligentes em dispositivos móveis e dispositivos de IoT.

Os GANs foram um importante foco de pesquisa na comunidade global de IA em 2017. O ritmo dos avanços na tecnologia GAN provavelmente será acelerado no próximo ano. E as técnicas de design generativo provavelmente entrarão nos currículos básicos das universidades.