Os «superpoderes» da IA multimodal

Quando falamos de IA multimodal, falamos de texto, imagens, áudio, vídeo ou outros tipos de dados que, em um determinado momento, podem surgir na interação com um humano. Um exemplo claro desta inovação é um assistente virtual que interpreta indistintamente e simultaneamente comandos de voz e gestos visuais para proporcionar uma resposta mais precisa e contextual.

Que vantagens oferece sobre a IA convencional? Vejamos um caso concreto. Os sistemas de processamento de linguagem natural (NLP, em sua sigla em inglês) tradicionais trabalham apenas com texto, sem a capacidade de integrar e analisar informação visual ou auditiva. A multimodal supera a limitação do formato e permite adicionar componentes multimídia presentes em nossa comunicação atual; esta incorporação de diversas fontes permite ter uma compreensão mais rica e contextual do ambiente ou da tarefa a ser realizada.

A evolução da inteligência artificial foi um processo dinâmico e contínuo ao longo do tempo, marcado por vários marcos importantes que transformaram nossa capacidade de interagir com a tecnologia.

Desde o início, a IA passou por diversas etapas, cada uma das quais ampliou significativamente seu alcance e funcionalidade. Embora não exista uma versão universal destas etapas ou dos termos usados para se referir a elas, uma simplificação útil para o propósito deste artigo seria a de uma evolução marcada por três etapas principais.

1. IA tradicional: modelos baseados em dados de uma única modalidade

A primeira geração de sistemas de inteligência artificial focou em modelos que utilizavam uma única fonte de dados para tomar decisões ou realizar tarefas concretas. Esses sistemas, conhecidos popularmente como IA tradicional, eram baseados principalmente em algoritmos de aprendizagem para analisar dados estruturados.

Por exemplo, os primeiros sistemas de reconhecimento de voz eram treinados unicamente com dados de áudio, enquanto os sistemas de processamento de linguagem natural (NLP) trabalhavam exclusivamente com texto escrito. Embora estes modelos tenham demonstrado ser úteis em seu momento em âmbitos específicos, sua capacidade para entender e agir em contextos mais complexos era limitada devido a este enfoque em uma única dimensão.

2. IA generativa: criação de novos conteúdos empregando dados existentes

Graças ao avanço no âmbito da IA e ao acúmulo de grandes volumes de dados, esta inovação vem evoluindo para o que conhecemos como IA generativa.

Este ramo da inteligência artificial está centrado na criação de conteúdo novo a partir de dados existentes. Assim, pode produzir imagens, música, texto e outros tipos de conteúdo empregando técnicas como as redes generativas adversárias (GAN).

Neste sentido, a IA generativa gera conteúdo muito difícil de diferenciar das criações humanas. Um exemplo disso é o popular chat GPT-3, um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI que pode gerar texto coerente e contextual em linguagem natural a partir de algumas palavras-chave.

A IA generativa se aplica em campos tão diversos como a arte, a publicidade ou o desenvolvimento de código, e também em inúmeras áreas corporativas, desde o atendimento ao cliente até a gestão documental. Seu impacto social, econômico e empresarial é alto, e a conscientização sobre seu uso responsável é fundamental, bem como refletir sobre seu potencial presente e futuro, algo que já fizemos na MAPFRE.

Os começos da IA generativa foram monomodais (por exemplo, modelos de texto a texto como ChatGPT ou de texto à imagem como DALL-E) até a chegada da terceira etapa.

3. IA multimodal: integração de múltiplas formas de dados para gerar aplicativos mais contextuais

O próximo passo na evolução da inteligência artificial é a IA multimodal. Este enfoque procura superar as limitações dos modelos anteriores mediante a integração de múltiplas formas de dados. Combina informação de diversas fontes, como texto, imagens, áudio, vídeo e dados sensoriais, para proporcionar uma compreensão mais rica e contextual das situações.

Por exemplo, no âmbito da saúde, um sistema de IA multimodal poderia analisar simultaneamente tanto imagens médicas como registros de voz do paciente, junto com dados de sensores biométricos, para oferecer um diagnóstico mais preciso e personalizado. Outro caso de uso da IA multimodal encontra-se nos sistemas de direção autônoma, nos quais são utilizados dados de câmeras, sensores LiDAR e mapas para tomar decisões seguras em tempo real.

As redes neuronais convolucionais (CNN) – modelos de IA criados especificamente para analisar imagens ao detectar padrões e características visuais – combinam-se com sistemas que são eficazes para compreender o conteúdo de texto e áudio. Ao combinar estas abordagens, a IA multimodal pode entender melhor a situação e proporcionar respostas mais precisas. Esta capacidade é especialmente útil em aplicações complexas, como o diagnóstico médico, no qual são utilizadas imagens de raios X, resultados de laboratório e descrições de sintomas para fazer avaliações mais precisas.

Entre os sistemas de IA multimodal mais difundidos, podemos encontrar Google Gemini, GPT-4, Inworld AI, Meta ImageBind ou Runway Gen-2, entre outros.

A IA multimodal oferece inúmeras vantagens que podem ser exploradas no setor dos seguros.

Ao combinar diferentes tipos de dados, proporciona uma compreensão mais completa e contextual das informações. Isto pode permitir que as companhias de seguros realizem uma avaliação mais precisa das reclamações, analisem melhor os riscos e detectem fraudes com maior eficácia; por exemplo, a IA multimodal pode analisar simultaneamente o texto de uma reclamação, as imagens dos danos e os registros de chamadas para oferecer uma resposta rápida e precisa. Além disso, sua capacidade para integrar dados de diversas fontes pode representar uma grande vantagem na relação com o segurado, já que permite desenvolver interfaces humano-sistema mais intuitivas e fluidas. E no que diz respeito à personalização das apólices, a IA multimodal habilita uma análise e previsão mais precisa das necessidades e comportamentos de cada cliente. Por exemplo, pode combinar dados de texto de e-mails, imagens de documentos digitalizados e registros de chamadas para oferecer produtos e serviços mais adaptados aos seus perfis.

Definitivamente, a IA multimodal pode revolucionar a maneira como interagimos com a tecnologia combinando diversas fontes de dados para proporcionar respostas mais precisas e contextuais. Sua capacidade para integrar texto, imagens, áudio, vídeo e outros dados permite aplicações mais sofisticadas e efetivas, desde o atendimento médico até a personalização de serviços no setor segurador.

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