Desenvolvimento de Software do Futuro: A Magia por Trás das IA Generativas

Em um mundo onde a tecnologia parece se reinventar a cada piscar de olhos, há uma inovação que está deixando muita gente de queixo caído: as Inteligências Artificiais Generativas, ou IA Generativas para os íntimos. Mas o que exatamente são essas maravilhas da ciência? E como elas estão moldando o futuro do desenvolvimento de software? Vamos mergulhar nesse universo fascinante e descobrir através de alguns exemplos.

O que você verá neste artigo:

• O que são IA Generativas?
• Como funciona uma IA Generativa?
• Arquitetura
• Treinamento
• Geração
• Refinamento
• Como utilizá-las no desenvolvimento de software?
• Exemplos práticos

O que são IA Generativas?

Uma IA Generativa, como o próprio nome sugere, é um tipo de inteligência artificial projetada para gerar novos dados, imagens, texto ou outros tipos de conteúdo de forma autônoma. A forma como ela funciona varia dependendo do tipo específico de modelo utilizado.

Como funciona uma IA Generativa?

Arquitetura

A IA Generativa é construída com uma arquitetura de rede neural, como uma Rede Neural Generativa Adversarial (GAN) ou um modelo de linguagem como o GPT (Transformador de Geração de Pré-Treinamento). Essas redes consistem em camadas de neurônios interconectados que processam e transformam dados.

Arquitetura de uma GAN tradicional. [8]

Essas IA podem ser usadas para gerar uma variedade de mídias (imagens, música, texto...). Elas aprendem padrões e características dos dados de treinamento e, em seguida, podem gerar novos exemplos que são semelhantes aos padrões aprendidos, mas não uma cópia direta dos dados de entrada.

Treinamento

Para treinar uma IA Generativa, é necessário alimentá-la com grandes quantidades de dados. Por exemplo, se você quiser criar uma IA que gera imagens de rostos humanos, você precisa alimentá-la com milhares de imagens de rostos reais.

Fluxo resumido de treinamento para problemas de classificação. [1]

Durante o treinamento, a IA aprende os padrões e características dos dados de entrada.

Geração

O processo de geração de um novo dado se dá através da alimentação de uma entrada aleatória na rede neural e deixando-a passar pelas camadas. Com base nos padrões aprendidos durante o treinamento, a IA gera uma saída que pode ser uma imagem, um texto ou qualquer outro tipo de conteúdo.

Exemplo da geração de dados através de modelos unimodal e multimodal. [3]

Refinamento

À medida que a IA Generativa gera novos dados, ela pode ser ajustada e refinada com feedback adicional. Por exemplo, se estiver gerando imagens de rostos, os usuários podem fornecer feedback sobre a qualidade das imagens geradas, e esse feedback pode ser usado para melhorar o desempenho da IA.

Uma das técnicas utilizadas para fazer este ajuste fino dos modelos de linguagem atualmente é a Aprendizagem por Reforço com Feedback Humano (ARFH). (OpenAI, 2022)

O processo de refinamento e geração é muitas vezes iterativo, dessa forma a IA Generativa é continuamente refinada e melhorada.

Como utilizá-las no desenvolvimento de software?

Uma das formas de se utilizar a IA Generativa hoje para o desenvolvimento de código é através do GitHub Copilot, uma ferramenta que ajuda a revisar códigos e sistemas, até mesmo sugerindo e complementando códigos existentes.

Exemplo de uso do GitHub Copilot. [6]

A IA Generativa também pode ser usada para gerar casos de teste automaticamente, ajudando a aumentar a cobertura de testes e identificar possíveis bugs ou falhas de forma mais eficiente. [6][7]

Exemplo do Copilot usado para escrever testes automatizados. [9]

Outro uso para a IA generativa é poder ser empregada no design de interfaces de usuário, gerando automaticamente layouts, elementos de design ou até mesmo protótipos de UI com base em padrões de design existentes ou preferências do usuário.

Exemplos práticos

É possível utilizar a IA Generativa para aprender sobre uma codebase. Por exemplo, utilizando o ChatGPT com o prompt abaixo:

Me explique porque usar a biblioteca textwrap no seguinte código: 

import textwrap 
def menu(): 
menu = """
\n ============ Menu ============ 
[d] Depositar 
[s] Sacar 
[e] Extrato 
[nc] Nova Conta 
[lc] Listar Contas 
[nu] Novo Usuário 
[q] Sair 
=>""" 
return input(textwrap.dedent(menu))

Obteve-se a seguinte explicação:

Explicação do código pelo ChatGPT.

Também pode ser aplicada na tradução automática de código-fonte entre diferentes linguagens de programação, facilitando a portabilidade de software entre plataformas ou simplificando a integração de sistemas desenvolvidos em linguagens diferentes. Como no exemplo abaixo:

Prompt utilizado para converter código em Python para Java.

Resposta obtida:

Aqui está o equivalente em Java do código Python fornecido:

```java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

class Cliente {
  private String endereco;
  private List<Conta> contas;

  public Cliente(String endereco) {
      this.endereco = endereco;
      this.contas = new ArrayList<>();
  }

  public void realizarTransacao(Conta conta, Transacao transacao) {
      transacao.registrar(conta);
  }

  public void adicionarConta(Conta conta) {
      this.contas.add(conta);
  }
}

class PessoaFisica extends Cliente {
  private String nome;
  private String dataNascimento;
  private String cpf;

  public PessoaFisica(String nome, String dataNascimento, String cpf, String endereco) {
      super(endereco);
      this.nome = nome;
      this.dataNascimento = dataNascimento;
      this.cpf = cpf;
  }
}

class Conta {
  // Defina os atributos e métodos da classe Conta conforme necessário
}

class Transacao {
  // Defina os atributos e métodos da classe Transacao conforme necessário
}

Conclusão

As IA Generativas estão redefinindo o desenvolvimento de software com sua capacidade de inovar e criar. No entanto, é crucial abordar questões éticas e sociais para garantir seu uso responsável. Com uma abordagem consciente, essas tecnologias prometem transformar radicalmente nosso mundo digital, trazendo consigo um potencial ilimitado para a inovação e o progresso.

Referências

[1] Machine Learning: Conceitos e Modelos - Parte I: Aprendizado supervisionado*. Acesso em: 13 maio 2024.

[2] Training language models to follow instructions with human feedback. Acesso em: 13 maio 2024.

[3] A History of Generative AI: From GAN to GPT-4. Acesso em: 13 maio 2024.

[4] Como funcionam os modelos GPT: para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina. Acesso em: 13 maio 2024.

[5] GenAI: O que é e como funciona a inteligência artificial generativa. Acesso em: 13 maio 2024.

[6] 8 things you didn't know you could do with GitHub Copilot. Acesso em: 13 maio 2024.

[7] Using GitHub Copilot to Automate Tests. Acesso em: 13 maio 2024.

[8] Semi-Supervised Learning and GANs. Acesso em: 13 maio 2024.

[9] Writing Better Tests with AI and GitHub Copilot. Acesso em: 13 maio 2024.