IA generativa vs preditiva. Entenda as diferenças e aplicações.
No evento Cisco Live 2023, Jeetu Patel, vice-presidente executivo e gerente geral de segurança e colaboração da Cisco, disse que a revolução da IA será maior do que a criação da internet e citou dois tipos de inteligência: a generativa e preditiva. Para entender o ponto de Patel, é necessário a diferença entre as IAs.
A inteligência artificial (IA) é um campo amplo que engloba uma variedade de técnicas e abordagens para simular a capacidade humana de pensar e tomar decisões. Duas categorias comuns de IA são a IA generativa e a IA preditiva. Embora ambas estejam relacionadas ao uso de algoritmos e modelos de aprendizado de máquina, elas têm propósitos e características distintas.
A IA generativa é um ramo da IA que se concentra na criação de novos conteúdos, como imagens, texto ou áudio, que não existiam anteriormente. Essa abordagem envolve a criação de modelos que aprendem a partir de um conjunto de dados existente e, em seguida, geram novas amostras com base nesse aprendizado. Os modelos generativos são capazes de produzir resultados originais e podem ser usados em várias aplicações criativas, como criação de arte, geração de diálogos em jogos e produção de música.
Por outro lado, a IA preditiva se concentra na análise de dados históricos para identificar padrões e fazer previsões sobre eventos futuros. Essa abordagem envolve a construção de modelos que podem aprender com dados passados e, em seguida, aplicar esse conhecimento para fazer previsões ou tomar decisões com base em novos dados de entrada. A IA preditiva é amplamente utilizada em várias áreas, como finanças, marketing, medicina e logística, para prever tendências, identificar padrões de comportamento e tomar decisões informadas.
Em resumo, a diferença fundamental entre a IA generativa e a IA preditiva reside nos seus objetivos. A IA generativa é voltada para a criação de novos conteúdos originais, enquanto a IA preditiva se concentra na análise de dados históricos para fazer previsões sobre eventos futuros. Ambas as abordagens têm seu próprio conjunto de aplicações e desafios, e seu uso depende do contexto e dos objetivos específicos de cada problema.
