Início da legendagem automática de imagens por IA
Em 2015, a pesquisa em IA pioneira instigou a formulação de algoritmos de aprendizado de máquina que facilitou imagens com legendas automáticas. Ao discernir objetos dentro de uma imagem, esses algoritmos geraram descrições em linguagem natural, introduzindo assim uma época de estratégias de imagem para texto. No entanto, em 2021, estas capacidades de IA foram aumentadas e revertidas de imagem para texto para texto para imagem, mudando para melhor a criatividade e a produtividade da IA.
Explorações dos potenciais da IA
Um grupo de pesquisadores se aventurou a investigar esse caminho revolucionário examinando seu modelo de IA com instruções nunca encontradas antes. Por exemplo, eles perguntaram se o modelo poderia produzir um ônibus escolar verde quando todo o seu banco de dados anterior apresentava apenas ônibus escolares amarelos. Para sua surpresa, o modelo não ficou aquém. Ele progrediu para gerar imagens como elefantes deslizando pelo céu azul ou uma foto vintage de um gato a partir do texto fornecido. Independentemente das imagens não serem exatamente nítidas, o potencial era claramente significativo.
Texto para imagem: a realidade atual
A transição para os dias de hoje e o futuro deste conceito apresenta uma realidade impressionante e difícil de articular. Esta esfera testemunhou um crescimento maciço num período tão breve, deixando muitas pessoas surpreendidas e talvez um pouco perplexas. Eles agora são capazes de sugerir mensagens de texto como uma pintura de Dali ou um recife de coral, e o aparelho criará um imagem renderizada por IA correspondentemente.
Aprendizado de máquina com IA: princípios orientadores
Isso se tornou viável por meio de recalibração diligente e atualizações contínuas de algoritmos de aprendizagem de IA envolvendo detectores que somente máquinas podem compreender. Os princípios que orientam este aprendizado de IA pode ser resumido da seguinte forma:
- Criação de modelos de IA capazes de identificar diferentes atributos como amarelecimento, redondeza e brilho dos objetos.
- Diferenciação entre objetos como bananas e bolas de futebol por meio de características identificadas.
- Determinar um espaço tridimensional de objetos e compreender a essência de cada um.
Movimento em direção à acessibilidade e ao fotorrealismo
Além disso, recentemente, os desenvolvedores começaram a empregar modelos pré-treinados que podem utilizar, a fim de construir geradores de texto para imagem que sejam acessíveis para uso online, sem nenhum custo. À medida que continuam a mexer com estes modelos, eles conceituam formas únicas de levar a IA a gerar imagens, explorando o potencial para avançar esta tecnologia para níveis quase fotorrealistas.
Problemática: preconceitos e enigmas jurídicos
Apesar da promessa desta tecnologia, surgem algumas preocupações críticas. Esses incluem:
- A propensão dos modelos de IA de adotar preconceitos presentes nos dados da Internet usados para aprendizagem.
- A possível perpetuação de estereótipos sociais devido à sub-representação de culturas específicas ou representações distorcidas de certos conceitos.
- Problemas de direitos autorais decorrentes da propriedade incerta da IA- imagens geradas, apresentando um desafio legal a ser superado.
Futuro: a interseção entre IA e imaginação
No entanto, num mundo de mudanças implacáveis, esta tecnologia equipa a sociedade com ferramentas para elaboração e expressão de formas nunca antes imaginadas, colmatando o abismo entre ideias e visuais. Ela anuncia um futuro movido pela imaginação humana e impulsionado pela inteligência artificial. Não se sabe quais avanços os próximos sete anos poderão trazer.
