Ferramentas de Inteligência Artificial (IA)

Ferramentas de inteligência artificial (IA)

• A Inteligência Artificial (IA) possibilita que máquinas e aparelhos desempenhem tarefas que geralmente necessitam de conhecimento humano, como criatividade, fantasia e expressão.
• Grandes volumes de dados e informações são recebidos continuamente por empresas, com fontes de dados que variam de fornecedores a clientes.
• Ferramentas de IA são capazes de compilar e examinar dados de forma mais prática do que um humano.
• É essencial ter uma compreensão completa das principais ferramentas de IA acessíveis para utilizar seus benefícios na produção de conteúdo.
• É preciso prestar atenção na estratégia e descobrir áreas de progresso, considerando o público-alvo e outros aspectos críticos.
• O aprendizado de máquina (ML), o aprendizado profundo (DL), o processamento de linguagem natural (PLN) e as redes neurais artificiais (RNA) são conceitos importantes.
• A IA fornece inúmeros benefícios em muitos setores da economia, especialmente na criação de conteúdo multimídia eficiente e interessante.
• Estudo das aplicações da IA na geração de mídia, destacando as áreas de produção de vídeo, áudio, texto e imagem, bem como na produção geral de conteúdo.
• Demonstração de exemplos úteis de casos reais para demonstrar como a IA está transformando a produção de conteúdo, alterando essencialmente setores como entretenimento, publicidade e comunicação.

Noções básicas de IA

• Humanos têm se dedicado a criar máquinas com qualidades de inteligência semelhantes, mas ainda há muitos obstáculos a serem superados.
• A representação do conhecimento é um dos aspectos mais desafiadores na solução de problemas de IA.
• A comunidade científica procura continuamente maneiras mais amplas e genéricas de representar o conhecimento em sistemas computacionais.
• A IA é um campo científico que tem como objetivo explorar e reconhecer o conceito de inteligência, bem como uma disciplina de engenharia que se dedica à construção de ferramentas que aumentem a inteligência humana.
• A IA envolve a ciência da computação, que se concentra em automatizar ações inteligentes.
• Os sistemas de IA são projetados para ter habilidades como resolução de problemas, raciocínio e compreensão da linguagem.
• A definição de inteligência é difícil devido à natureza nebulosa do termo, embora muitos possam reconhecer o comportamento inteligente.
• Aprimorar a compreensão dos processos pode envolver a exploração da definição de automação no pensamento computacional.
• É importante explorar as potenciais ações, ferramentas e soluções que a IA oferece, como ML, PLN, fala, sistemas especializados, visão computacional e robótica.

IA, ML e DL

• IA, ML e DL são conceitos interligados, mas muitas vezes é difícil distingui-los.
• O objetivo da IA é construir sistemas que mostrem características geralmente associadas à inteligência humana.
• Segundo McCarthy et al. (1956), a IA é "todos os aspectos da aprendizagem ou qualquer outra característica da inteligência que pode, em princípio, ser descrita de tal forma que uma máquina possa realizá-la".
• O ML é uma coleção de métodos que pode reconhecer padrões em um conjunto de dados e usá-los para prever dados futuros ou tomar decisões em condições incertas.
• O DL procura produzir representações hierárquicas e complexas de dados de entrada, processando-os através de camadas sequenciais de uma RNA.
• O modelo de linguagem refere-se a qualquer sistema treinado para prever uma série de caracteres, incluindo letras, palavras ou sentenças.
• É demonstrado que esses modelos melhoram o desempenho em tarefas específicas utilizando grandes conjuntos de dados.

Técnicas do PLN e DL

• O domínio da ciência de dados está atualmente focado principalmente no PLN e no DL.
• O PLN permite que os computadores executem uma vasta gama de operações envolvendo linguagens naturais, incluindo a categorização de texto, a resposta a perguntas e até mesmo a tradução e o reconhecimento de fala.
• A tecnologia PLN permite que as máquinas entendam a linguagem humana e extraiam informações relevantes de dados textuais.
• O PLN é um domínio da IA que emprega técnicas baseadas na teoria para permitir que as máquinas analisem e representem a linguagem humana com o objetivo final de estabelecer uma conexão profunda entre humanos e computadores.
• Para extrair informações relevantes dos textos, ferramentas avançadas de PLN são indispensáveis.
• A expressão "aprendizado profundo" é frequentemente usada de forma intercambiável com "aprendizado de recursos", "aprendizado de representação" e "aprendizado de estrutura profunda".
• A capacidade de permitir que as máquinas analisem dados não processados e extraiam as representações necessárias para tarefas como classificação e detecção é uma das principais características do aprendizado de representação.
• O DL é um subcampo da IA e do ML que compreende um grupo de algoritmos que evoluíram a partir de RNAs.
• As RNAs foram criadas para corresponder à capacidade de identificação do cérebro humano e podem reconhecer e categorizar padrões, bem como processar grandes quantidades de dados em um período muito mais curto e possuir habilidade crítica.
• A ideia de processar informações vai além do conceito linear e sequencial, envolvendo um escopo muito mais amplo e abrangendo uma variedade de métodos e abordagens para lidar com dados.

RNAs

• Os processadores das RNAs foram projetados para simular processos que ocorrem nos neurônios do cérebro humano, como as sinapses.
• O modelo fundamental para RNAs é composto por três camadas principais: a camada de entrada, a camada oculta e a camada de saída.
• RNAs aprendem com exemplos e são projetadas especificamente para usar o processo de aprendizagem na resolução de problemas complexos.
• As RNAs aprendem ajustando as conexões sinápticas entre os neurônios, o que lhes permite resolver problemas de forma mais eficiente como o sistema nervoso humano.
• O DL obteve conquistas impressionantes em várias tarefas de compreensão de linguagem natural e é baseado no aprendizado de representação, o que permite obter de forma independente recursos significativos a partir de insumos brutos.
• As tarefas de PLN foram resolvidas principalmente por meio de técnicas de ML antes do surgimento das abordagens de DL (Khan et al., 2023), dependendo do treinamento do modelo usando recursos esparsos e de alta dimensão.
• Os estudos de PLN são categorizados em cinco níveis: sintaxe, semântica, morfologia, fonética e pragmática.
• Um dos principais benefícios é sua capacidade de aprender automaticamente com dados não processados e não rotulados.
• É essencial ter acesso às ferramentas e aos recursos necessários para avançar na pesquisa e no desenvolvimento do PLN por meio do DL.
• Softwares de anotação como Labelbox e Prodigy (Khan et al., 2023) aumentam a produtividade e a precisão.
• Modelos de linguagem pré-treinados como BERT, GPT-3 e T5 podem ser ajustados para tarefas específicas de PLN com dados anotados mínimos.
• Antigamente, a IA era limitada à sua habilidade de identificar padrões e antecipar as intenções, mas adquiriu a capacidade de gerar novos tipos de conteúdo, abrangendo imagens, texto, áudio, programação, análise e muito mais por conta dos avanços na sua tecnologia.
• Esse subcampo da IA, capaz de criar conteúdo de forma autônoma, é conhecido como IA generativa.

Aplicações da IA na produção de conteúdo e mídia

• A IA generativa tem a capacidade de produzir conteúdo original, como arte visual, texto escrito, vídeo e som (Loubak, 2023).
• Os modelos de PLN aprendem com textos existentes usando um conjunto de diretrizes, enquanto as RNAs são treinadas em dados para estabelecer novas conexões entre vários elementos.
• Esse tipo de IA usa modelos de PLN e analisa conteúdo para identificar padrões, que então utiliza para reembalar ou completar ideias geradas por humanos (HubSpot, 2023).
• Os modelos de linguagem operam prevendo a palavra subsequente mais provável, assimilando grande parte da informação on-line e criando contexto sobre diversos tópicos em vários idiomas.
• Dada a vasta quantidade de conteúdo, os modelos acostumam-se aos padrões humanos de fala, escrita e expressão criativa, amplificando essa base com prompts ou contextos adicionais.
• Exemplos de programas de ML podem detectar spam ou atividades fraudulentas, bem como gerar recomendações de produtos, serviços e conteúdos com base em dados sobre o comportamento do usuário..
• É possível se beneficiar significativamente da escrita de conteúdo através do uso da IA que facilita a criação de e-mail marketing, blogs, redes sociais, páginas de vendas e de captura, otimização de conteúdo, produção de imagens e vídeos, criação de textos e otimização de tempo (Larrosa, 2023).
• Usar ferramentas de IA facilita a criação de conteúdo para blogs por meio de softwares como o Jarvis.
• Para campanhas de e-mail marketing, ferramentas como o Copywriter agilizam o processo, criando postagens animadas e envolventes nas redes sociais.
• Ferramentas de IA podem produzir múltiplas cópias altamente detalhadas na geração de conteúdo para páginas de vendas e páginas de captura.
• Ferramentas como o SurferSEO otimizam o conteúdo para despertar o interesse dos leitores.
• O DALL-E 2, uma ferramenta de IA desenvolvida pela OpenAl, é capaz de converter ideias em imagens da mesma forma que o ChatGPT transforma texto.

Ferramentas de IA

• O Synthesia é uma ferramenta alimentada por IA que permite a criação de vídeos personalizados em grande escala, é capaz de produzir vídeos realistas em tempo real, demandando apenas um roteiro e um modelo 3D do apresentador.
• O ChatGPT é uma ferramentas de IA proeminente com a funcionalidade gira em torno da produção de texto para gerar textos com diversos graus de especificidade sob comandos específicos.
• O Fireflies é uma ferramenta útil para otimizar o tempo, pois atua como um assistente de reunião que pode gravar, transcrever e analisar conversas sendo integrado com outras tecnologias e CRM.
• A adoção da tecnologia de IA pode levar a lucros a curto e médio prazo para as empresas que tendem a ser mais cautelosas com os seus investimentos, especialmente aquelas que têm um histórico de coleta de dados para prever os comportamentos e as necessidades da sua clientela.
• As empresas que iniciam estratégias de previsão antecipadamente acumularão mais dados de clientes e serão capazes de melhorar seu desempenho em um ritmo mais rápido, aumentando a precisão da previsão do comportamento do consumidor.
• A criação de previsões também atrairá mais compradores de um ponto de vista competitivo e estratégico, fornecendo mais dados para alimentar ferramentas inteligentes.
• A IA é amplamente considerada um catalisador significativo para o crescimento, pois tem potencial para aumentar a eficiência das operações de qualquer organização.

Starbucks e Nike usam IA

• A Starbucks utiliza ferramentas inteligentes para identificar dispositivos móveis e acessar histórico com o consentimento do cliente para fornecer melhores recomendações personalizadas com melhor integração em ampla gama de setores.
• A Nike também é um excelente exemplo de como a IA pode ser utilizada para melhorar a experiência do cliente e, ao mesmo tempo, descobrir novos padrões de dados.
• A Nike Maker Experience está enraizada na tradição da empresa de colaborar com atletas para criar modelos inovadores, mas agora abre a palavra ao público.
• A OpenAl (2023) também apresenta alguns exemplos práticos de aplicação do ChatGPT em diferentes cenários como automatizar o processo de criação de legendas para vídeos do YouTube.

Resumos de texto, áudio e vídeo

• O YoutubeDigest, que utiliza o ChatGPT para resumir vídeos no YouTube, se torna uma excelente ferramenta para aumentar a produtividade fornecendo uma visão geral antes de assistir ao vídeo completo, economizando tempo valioso.
• O Pictory cria e modifica vídeos de alta qualidade mesmo para aqueles sem experiência em edição ou design com roteiro ou artigo servindo de base para o conteúdo do vídeo.
• O Speechify converte texto em áudio, proporcionando um método alternativo à leitura com técnicas de síntese de fala de IA e oferece personalização de ritmo, tom e sotaque.
• Há potencial significativo para aumentar a eficiência das informações disponíveis por meio da integração de ferramentas de IA nos departamentos de marketing, que têm acesso a grandes quantidades de dados e informações, pode permitir às empresas agilizar as operações, reduzir as despesas, diminuir os prazos de entrega e melhorar a qualidade da produção (Falardo, 2022).