Você já ouviu falar em GANs? As Redes Generativas Adversariais (GANs) são uma das abordagens mais empolgantes e revolucionárias no campo da inteligência artificial.

Desde sua introdução, em 10 de junho de 2014, por Ian Goodfellow no seu artigo ‘Generative Adversarial Networks’, as GANs têm desafiado os limites da criatividade computacional, permitindo a geração de imagens, músicas e histórias de forma sem precedentes. As GANs podem ser combinadas com outros modelos para fazer coisas incríveis. Alguns exemplos de IAs generativas são: Midjourney, Github Copilot, ChatGPT, Google Bard e o Jasper.

Funcionamento das GANs

Mas como funcionam as GANs? Elas utilizam duas redes neurais em um processo de competição amigável: o gerador e o discriminador. O gerador é responsável por criar amostras de dados, enquanto o discriminador é treinado para distinguir entre essas amostras geradas e exemplos reais. A interação entre essas duas redes resulta em um aprendizado conjunto, no qual o gerador busca constantemente aprimorar suas habilidades para enganar o discriminador.

Por exemplo, acesse o site thispersondoesnotexist.com. A pessoa mostrada não é real, é apenas uma imagem que foi feita pelo gerador e passou pelo discriminador como uma imagem real.

Imagem 1: Modelo de GANs. Na imagem, há um fluxo de setas com dois caminhos chegando a um discriminador. Na parte de cima, o caminho se inicia com “Random Noise”, que passa para “Generator”, chegando a uma imagem de uma construção que lembra o Taj Mahal. Abaixo, o caminho se inicia de “Real data” indo para uma imagem do Taj Mahal. Ambas as imagens de prédios tem uma seta levando ao “Discrimator”, que identifica a imagem de cima como “Fake” e a de baixo como “Real”.

Aplicações

As aplicações das GANs são diversas. Elas podem ser usadas para gerar imagens realistas, editar e transferir estilos, criar músicas, gerar textos e até mesmo códigos de programação. Essa capacidade criativa das GANs abre portas para a indústria de design, publicidade, arte digital, entretenimento, produção de conteúdo e muito mais.

No entanto, é importante considerar as questões éticas que surgem com o uso das GANs. Elas também podem ser utilizadas para criar deepfakes, vídeos e imagens falsificadas que podem ser usadas para enganar e manipular informações. Por isso, é essencial que medidas de transparência e responsabilidade sejam adotadas para garantir o uso ético dessa tecnologia.

Porém, o desenvolvimento de inteligências artificiais é muito mais rápido do que nós somos capazes de entender e nos adaptar. Ainda não existem leis claras sobre esses temas, então é importante discutir sobre isso.

Como sempre pontuo em meus textos, não existe valor intrínseco às tecnologias. Quem faz coisas boas ou más são as pessoas. Com a mesma tecnologia, criaram bombas atômicas e também a usaram para gerar energia quase totalmente limpa. O mesmo acontece com as IAs.

Desafios

Além dos desafios éticos, as GANs também enfrentam desafios técnicos. Seu treinamento  pode ser um processo complexo e demorado, exigindo grandes quantidades de dados e poder computacional. Além disso, garantir a estabilidade do treinamento é uma questão importante que ainda precisa ser resolvida.

Apesar desses desafios, as GANs continuam sendo uma das tecnologias mais promissoras no campo da inteligência artificial. Com sua capacidade de gerar conteúdo criativo de alto nível, elas têm o potencial de revolucionar diversas indústrias e abrir caminhos para novas formas de expressão criativa.

Conclusão

No entanto, é importante ressaltar que é cada vez mais necessário investir em pesquisas de desenvolvimento e segurança em relação às IAs. Não adianta parar o desenvolvimento, já estamos em um ponto de não retorno. Nós vamos ter que aprender a lidar com essas tecnologias, e não destrui-las.

Em resumo, as GANs são uma tecnologia promissora que pode mudar muito como fazemos e interpretamos as coisas. Com sua capacidade criativa, abrem portas para novas formas de expressão e inovação em diversas indústrias.

Além disso, elas têm o potencial de transformar, de vez, a maneira como criamos e consumimos conteúdo. Novamente, temos que investir em pesquisa para que nós possamos garantir um futuro brilhante e seguro para essa tecnologia tão promissora.