Redes Adversariais Generativas (GANs)

As Redes Adversárias Generativas (GANs) são uma classe especial de algoritmos de inteligência artificial (IA) usados no aprendizado de máquina não supervisionado, implementados por um sistema de duas redes neurais que competem entre si. Uma GAN é composta por um modelo generativo, que cria dados sintéticos com base em uma determinada entrada, e um modelo discriminativo, que determina se os dados gerados são reais ou não.

Os GANs são usados em diversas aplicações, principalmente em síntese de imagens, conversão de texto em imagem, análise de vídeo e, mais recentemente, em veículos autônomos. Uma das aplicações mais poderosas é a criação de imagens realistas de pessoas, objetos e cenas que não existem de fato. Os GANs ajudam a interpretar cenários visualmente complexos, conduzindo o reconhecimento de objetos e gestos, e podem até mesmo prever quadros futuros em conteúdo de vídeo.

As GANs foram desenvolvidas pela primeira vez em 2014 pelos cientistas da computação Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville e Yoshua Bengio, que combinaram modelagem generativa com técnicas de aprendizagem profunda. Seu objetivo era treinar modelos sem rótulos ou supervisão, tendo dois modelos concorrentes que atuam como adversários.

O modelo generativo tem a tarefa de capturar a distribuição de dados de um conjunto de treinamento melhor do que sua contraparte discriminativa. O modelo discriminativo pega as amostras do modelo generativo e determina se elas são reais ou não. Os dois modelos são treinados simultaneamente para melhorar um ao outro e ambos os modelos melhoram progressivamente seu desempenho até atingirem um equilíbrio.

Os GANs são ferramentas poderosas que podem aprender mapeamentos complexos e gerar novos pontos de dados. À medida que a tecnologia continua avançando, as GANs têm o potencial de se tornar uma ferramenta valiosa nas áreas de visão computacional, processamento de linguagem natural, análise de dados e muito mais.