IA multimodal — usando texto, imagens, voz e vídeo juntos
De um mundo em preto e branco para um mundo em cores
Por muito tempo, a maioria dos modelos de IA eram especialistas. Um modelo de linguagem entendeu o texto. Um modelo de visão computacional compreendia imagens. Eles eram poderosos, mas viviam em um mundo “unimodal”, como uma pessoa que só podia ouvir ou só ver. Isso criou uma lacuna entre a forma como a IA via o mundo e como o vivenciamos.
A IA multimodal é a ponte sobre essa lacuna. Ao treinar modelos em vastos conjuntos de dados que conectam diferentes tipos de dados (como imagens com legendas ou vídeos com legendas), essas novas IAs aprendem as relações entre o que vemos, dizemos e escrevemos. Isso permite uma compreensão muito mais profunda e contextual. Uma IA agora pode entender que a palavra “cachorro”, o som de um latido e a imagem de um golden retriever estão todos relacionados ao mesmo conceito. Esse salto está transformando a IA de uma ferramenta simples na qual você digita em um parceiro colaborativo com o qual você pode conversar e mostrar coisas.
IA multimodal no mundo real
Esse não é apenas um conceito futurista; você provavelmente já usou IA multimodal sem perceber. Aqui estão alguns exemplos importantes:
- Pesquisa visual (Google Lens): quando você aponta a câmera do seu telefone para um ponto de referência e pergunta: “O que é esse prédio?” , você está usando IA multimodal. Ele combina a imagem da sua câmera com o texto (ou voz) da sua pergunta para lhe dar uma resposta.
- Assistentes de voz avançados (ChatGPT-4O, Gemini do Google): a última geração de assistentes de IA pode ter uma conversa fluida e em tempo real. Você pode mostrar a eles um vídeo ao vivo do ambiente, fazer perguntas sobre o que eles estão vendo e obter uma resposta falada. Eles processam sua voz, o feed de vídeo e sua vasta base de conhecimento ao mesmo tempo.
- Ferramentas criativas (DALL-E, Midjourney): Os geradores de texto para imagem são um exemplo clássico de multimodalidade. Eles pegam um aviso de texto (“um astronauta fotorrealista andando a cavalo na lua”) e geram uma imagem completamente nova, demonstrando uma conexão profunda entre linguagem e conceitos visuais.
- Carros autônomos mais inteligentes: os veículos autônomos são multimodais em sua essência. Eles devem processar simultaneamente dados de câmeras (vídeo), LiDAR (profundidade), radar (movimento) e GPS (localização) para navegar pelo mundo com segurança.
Como isso funciona? A ideia de uma “linguagem compartilhada”
Então, como um computador pode entender tanto uma imagem quanto uma frase? A mágica está na criação de uma linguagem matemática compartilhada, ou o que os engenheiros chamam de “espaço de incorporação conjunta”.
Imagine que você tenha um dicionário gigante que pode traduzir não apenas palavras, mas pixels e ondas sonoras, tudo em um conjunto especial de números (vetores). Neste dicionário, o conceito de “gato” é representado por uma sequência numérica específica. A IA aprende que a palavra em inglês “gato”, a fotografia de um gato e o desenho de um gato devem ser traduzidos em sequências numéricas muito semelhantes.
Ao converter todos os modos diferentes de dados nesse formato numérico comum, a IA pode começar a entender as relações e o contexto entre eles. É assim que ele pode ver a foto de um bolo de aniversário e saber como gerar texto para uma música de “Feliz Aniversário”, ou assistir a um vídeo de um jogo de basquete e responder à pergunta: “Quem acabou de marcar?”
Verificação rápida
Qual das alternativas a seguir é a melhor descrição de IA multimodal?
Recapitulação: IA multimodal
O que abordamos:
- O que é a IA multimodal: IA que pode processar texto, imagens, voz e vídeo juntos.
- Como isso representa um grande avanço, permitindo uma compreensão contextual e mais humana do mundo.
- Exemplos do mundo real, como pesquisa visual, assistentes de voz avançados e ferramentas de geração criativa.
- A ideia central de como isso funciona: traduzindo diferentes tipos de dados em uma “linguagem” matemática compartilhada.
Por que isso é importante:
- A IA multimodal está quebrando as barreiras entre nós e os computadores. Isso está tornando nossas interações mais naturais, intuitivas e poderosas, abrindo caminho para assistentes digitais realmente úteis e tecnologias mais acessíveis para todos.
A seguir:
- Concluiremos este capítulo analisando os principais conceitos que abordamos sobre o uso avançado da IA.