A IA multimodal é uma tecnologia que processa informações de diferentes modalidades, como imagens, vídeos e texto. O lançamento do ChatGPT pela OpenAI em 2022 marcou o início da revolução da IA generativa, que, como outras ferramentas do tipo, se baseia em modelos de linguagem de grande escala (LLMs). Esses modelos foram projetados para processar entradas de texto dos usuários e gerar saídas textuais, sendo considerados ferramentas de IA unimodais. No entanto, o futuro da Inteligência Artificial está voltado para a aprendizagem multimodal, uma das tendências mais promissoras da revolução atual da IA. Os modelos de IA generativa multimodal conseguem combinar diversos tipos de entradas, criando saídas que também podem incluir várias modalidades.
A Inteligência Artificial multimodal é um modelo de aprendizado de máquina (ML) capaz de processar informações de diferentes modalidades, como imagens, vídeos, sons e textos. Ao combinar essas diferentes fontes de informação, 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.
Os modelos de IA generativa multimodal acrescentam mais complexidade aos LLMs de última geração, baseados na arquitetura neural Transformer. Desenvolvidos por pesquisadores do Google, os Transformers utilizam a arquitetura codificador-decodificador e o mecanismo de atenção para processar dados de forma eficaz. A IA multimodal se fundamenta em técnicas de fusão de dados, integrando diferentes tipos para uma compreensão mais completa e precisa, visando previsões mais precisas através da combinação de informações complementares.
Inteligências diferentes – A IA generativa refere-se a modelos de ML que criam novos conteúdos, como textos, imagens, músicas, áudios e vídeos, geralmente a partir de um único tipo de entrada. Conhecida também como GenAI, essa tecnologia foca na criação de novos conteúdos a partir de exemplos existentes, mas geralmente opera com um tipo de dado por vez. Em contraste, a IA multimodal expande esses recursos, processando informações de diversas modalidades. A multimodalidade confere à IA a capacidade de entender e integrar diferentes tipos de dados, permitindo uma compreensão mais ampla e detalhada. Isso significa que os usuários não estão limitados a uma entrada e um tipo de saída, podendo solicitar que um modelo transforme praticamente qualquer entrada em quase qualquer tipo de conteúdo.
Aplicações da IA Multimodal – A IA multimodal é capaz de combinar diferentes tipos de dados, como texto, imagens e som, criando uma compreensão mais abrangente das informações. Por exemplo, uma IA multimodal pode analisar um vídeo, interpretando palavras faladas, objetos visuais e textos exibidos na tela. Esta tecnologia é essencial em áreas como veículos autônomos, onde a interpretação simultânea de múltiplos dados é crucial para uma operação segura. No diagnóstico médico, a IA multimodal pode integrar imagens, como radiografias, com dados textuais, como históricos médicos, resultando em diagnósticos mais precisos. O aprendizado multimodal concede às máquinas “novos sentidos”, aumentando sua precisão e capacidade de interpretação, o que abre portas para aplicações em setores como IA generativa aumentada, carros autônomos, biomedicina, e ciências da Terra e mudanças climáticas.
No entanto, como qualquer nova tecnologia, a IA multimodal apresenta desafios potenciais. Entre eles estão a falta de transparência, o risco de monopólio, preconceitos e discriminação, além de questões de privacidade e considerações éticas e ambientais. Esses desafios exigem atenção cuidadosa à medida que a tecnologia evolui e se integra a diversos setores, garantindo que seja desenvolvida e utilizada de forma responsável, maximizando seus benefícios enquanto minimiza riscos.
Texto: Redação TIRio