History of Generative AI Video

Let's explore together the captivating evolution of generative AI. From its humble beginnings in the 1950s, through the era of neural networks in the 1980s, the explosion of Big Data at the turn of the millennium, to the rise of GANs and major advancements in the 2020s.

  • 5:27
  • 1408 views
00:00:04
To understand generative AI,
00:00:05
let's dive into its history.
00:00:07
The early researchers in artificial
00:00:09
intelligence were driven by a bold
00:00:12
vision to build machines capable of
00:00:14
simulating human thought processes.
00:00:16
They were not content with creating
00:00:18
programs to execute specific tasks.
00:00:20
They wanted these machines to think,
00:00:22
learn and evolve.
00:00:23
This ambition, although complex, was the
00:00:26
driving force behind many innovations.
00:00:29
The first AI models were rudimentary,
00:00:31
but they raised fundamental questions.
00:00:34
Can a machine think?
00:00:35
Can it learn like a child?
00:00:38
These questions guided
00:00:39
AI research for decades.
00:00:41
The 1980s marked a revival in the
00:00:43
field of artificial intelligence,
00:00:45
the era of neural networks.
00:00:48
Inspired by biology and the
00:00:50
workings of the human brain,
00:00:51
these networks attempted to replicate how
00:00:54
our neurons process and transmit information.
00:00:57
Despite limited resources
00:00:58
and less powerful computers,
00:01:00
researchers persevered,
00:01:01
convinced that this approach could lead
00:01:03
to more advanced and adaptable AI.
00:01:06
This was the beginning of a revolution where
00:01:08
AI was no longer just following rigid rules,
00:01:11
but learning from data,
00:01:13
just like a brain learns from
00:01:15
its experiences.
00:01:16
Neural networks are at the
00:01:18
heart of many advances in AI.
00:01:20
Imagine them as a digital
00:01:22
imitation of the human brain.
00:01:24
Each artificial neuron,
00:01:25
or node receives information,
00:01:28
processes it, and then transmits it
00:01:30
to other neurons through connections,
00:01:32
just like our biological
00:01:34
neurons do with synapses.
00:01:35
Initially,
00:01:36
these networks were simple,
00:01:38
with few layers of neurons,
00:01:40
but the idea was revolutionary.
00:01:42
Rather than explicitly programming
00:01:43
a machine to perform a task,
00:01:46
why not train it by providing examples?
00:01:49
Just like teaching a child,
00:01:51
this data hungry and computationally
00:01:53
intensive learning approach paved the way for
00:01:56
machines capable of learning on their own.
00:01:58
The 2000s marked a turning point
00:02:00
for artificial intelligence.
00:02:01
With the explosion of the Internet,
00:02:03
a phenomenal amount of data
00:02:05
became accessible.
00:02:06
These data,
00:02:06
coupled with significant
00:02:08
advances in computing power,
00:02:10
provided fertile ground for AI.
00:02:12
Algorithms evolved,
00:02:13
becoming more sophisticated and capable of
00:02:16
processing increasingly large data sets.
00:02:18
This was the era of deep learning,
00:02:19
where neural networks became
00:02:21
deep with many layers,
00:02:22
enabling feats unimaginable a decade earlier.
00:02:25
Big data became the fuel for AI companies,
00:02:28
and researchers quickly
00:02:29
realized the potential of data.
00:02:30
In training more powerful AI models,
00:02:33
applications like voice recognition,
00:02:35
automatic translation,
00:02:36
and image detection became
00:02:38
possible and efficient.
00:02:39
AI was no longer just a research tool.
00:02:41
It began to transform our daily lives,
00:02:44
making technologies more intuitive
00:02:46
and tailored to our needs.
00:02:48
The 2010 S saw the emergence of Gans,
00:02:51
or Generative Adversarial Networks.
00:02:53
These algorithms allowed AI to
00:02:56
generate creative content from
00:02:58
images to sounds and even texts.
00:03:01
Jans work by pitting 2 networks
00:03:03
against each other.
00:03:04
One generates content while the
00:03:07
other evaluates its quality.
00:03:09
This iterative process has enabled
00:03:11
the creation of high quality works,
00:03:13
sometimes indistinguishable
00:03:14
from those created by humans.
00:03:17
Dr.
00:03:17
Ian Goodfellow is widely recognized
00:03:19
as the pioneer of Gans.
00:03:21
In 2014,
00:03:22
while a doctoral student,
00:03:24
Goodfellow introduced the concept
00:03:25
of Jans in a paper and since then
00:03:29
this approach has revolutionized
00:03:30
the field of deep
00:03:32
learning and generative AI.
00:03:34
Since the introduction of Jans,
00:03:36
many researchers and institutions
00:03:37
have contributed to their
00:03:39
development and refinement,
00:03:40
but Goodfellow is often cited as the
00:03:43
father of Gans due to his crucial role in
00:03:46
their creation and initial popularization.
00:03:48
The creations generated by Gans have
00:03:51
fascinated the world faces of people who
00:03:54
never existed, imaginary landscapes,
00:03:56
unique works of art and even music.
00:03:59
These advances have raised ethical
00:04:02
and philosophical questions.
00:04:03
What is creativity?
00:04:05
Can a machine be considered creative?
00:04:08
As AI continues to evolve,
00:04:10
it challenges our understanding of creation,
00:04:12
art, and innovation.
00:04:14
The 2020 S consolidated
00:04:16
the era of generative AI.
00:04:19
With advances in computing power,
00:04:21
notably through GPUs and
00:04:23
cloud infrastructures,
00:04:24
AI models became larger and more complex.
00:04:27
This was the time when models
00:04:29
like GPT 3 and GPT 4 emerged.
00:04:32
Capable of generating text,
00:04:34
music, designs, and much more.
00:04:36
With astonishing accuracy and nuance,
00:04:38
these new AI models demonstrated
00:04:41
unprecedented versatility.
00:04:42
Whether for writing articles,
00:04:44
designing objects,
00:04:45
or even programming,
00:04:46
their ability to understand and
00:04:48
generate content pushed the boundaries
00:04:49
of what we thought possible.
00:04:51
AI has become a valuable tool for creators,
00:04:54
engineers, and researchers around the world.
00:04:56
In just a few decades,
00:04:57
generative AI has evolved from simple
00:05:00
experiments in laboratories to a force
00:05:02
that profoundly shapes our world.
00:05:04
It has transformed how we interact
00:05:07
with technology, how we create,
00:05:09
and how we perceive the boundary
00:05:11
between man and machine.
00:05:13
As we look to the future,
00:05:14
one thing is certain,
00:05:16
generative AI will continue to evolve,
00:05:18
surprise, and redefine our limits.
00:05:21
Stay with us to explore more
00:05:23
of this fascinating world.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

00:00:04
Para entender a IA generativa,
00:00:05
Vamos mergulhar na sua história.
00:00:07
Os primeiros pesquisadores em artificial
00:00:09
a inteligência foi impulsionada por uma ousadia
00:00:12
visão para construir máquinas capazes de
00:00:14
simulação de processos de pensamento humano.
00:00:16
Não se contentaram em criar
00:00:18
programas para executar tarefas específicas.
00:00:20
Eles queriam que essas máquinas pensassem,
00:00:22
aprender e evoluir.
00:00:23
Esta ambição, apesar de complexa, era a
00:00:26
força motriz por detrás de muitas inovações.
00:00:29
Os primeiros modelos de IA eram rudimentares,
00:00:31
Mas levantaram questões fundamentais.
00:00:34
Uma máquina pode pensar?
00:00:35
Pode aprender como uma criança?
00:00:38
Estas perguntas orientaram
00:00:39
Investigação em IA há décadas.
00:00:41
A década de 1980 marcou um renascimento na
00:00:43
domínio da inteligência artificial,
00:00:45
A era das redes neurais.
00:00:48
Inspirado pela biologia e pelo
00:00:50
funcionamento do cérebro humano,
00:00:51
estas redes tentaram replicar como
00:00:54
Os nossos neurónios processam e transmitem informação.
00:00:57
Apesar dos recursos limitados
00:00:58
e computadores menos potentes,
00:01:00
os investigadores perseveraram,
00:01:01
convictos de que esta abordagem poderia conduzir
00:01:03
para uma IA mais avançada e adaptável.
00:01:06
Este foi o início de uma revolução onde
00:01:08
A IA já não estava apenas a seguir regras rígidas,
00:01:11
mas aprendendo com os dados,
00:01:13
assim como um cérebro aprende com
00:01:15
suas experiências.
00:01:16
As redes neurais estão na
00:01:18
coração de muitos avanços em IA.
00:01:20
Imagine-os como um digital
00:01:22
imitação do cérebro humano.
00:01:24
Cada neurónio artificial,
00:01:25
ou nó recebe informações,
00:01:28
processa-o e, em seguida, transmite-o
00:01:30
a outros neurónios através de ligações,
00:01:32
assim como o nosso biológico
00:01:34
os neurónios fazem com sinapses.
00:01:35
Inicialmente,
00:01:36
estas redes eram simples,
00:01:38
com poucas camadas de neurónios,
00:01:40
Mas a ideia era revolucionária.
00:01:42
Em vez de programar explicitamente
00:01:43
uma máquina para executar uma tarefa,
00:01:46
Por que não treiná-lo dando exemplos?
00:01:49
Assim como ensinar uma criança,
00:01:51
estes dados famintos e computacionalmente
00:01:53
A abordagem de aprendizagem intensiva abriu caminho para
00:01:56
máquinas capazes de aprender por conta própria.
00:01:58
Os anos 2000 marcaram um ponto de viragem
00:02:00
para a inteligência artificial.
00:02:01
Com a explosão da Internet,
00:02:03
uma quantidade fenomenal de dados
00:02:05
tornou-se acessível.
00:02:06
Estes dados,
00:02:06
juntamente com
00:02:08
avanços no poder de computação,
00:02:10
proporcionou um terreno fértil para a IA.
00:02:12
Os algoritmos evoluíram,
00:02:13
tornar-se mais sofisticado e capaz de
00:02:16
processamento de conjuntos de dados cada vez maiores.
00:02:18
Esta era a era do deep learning,
00:02:19
onde as redes neurais se tornaram
00:02:21
profundo com muitas camadas,
00:02:22
possibilitando feitos inimagináveis uma década antes.
00:02:25
Big data tornou-se o combustível para as empresas de IA,
00:02:28
e investigadores rapidamente
00:02:29
percebeu o potencial dos dados.
00:02:30
No treinamento de modelos de IA mais poderosos,
00:02:33
aplicações como reconhecimento de voz,
00:02:35
tradução automática,
00:02:36
e a deteção de imagens tornou-se
00:02:38
possível e eficiente.
00:02:39
A IA deixou de ser apenas uma ferramenta de investigação.
00:02:41
Começou a transformar o nosso quotidiano,
00:02:44
Tornar as tecnologias mais intuitivas
00:02:46
e adaptado às nossas necessidades.
00:02:48
O S de 2010 viu o surgimento de Gans,
00:02:51
ou Redes Generativas Contraditórias.
00:02:53
Esses algoritmos permitiram que a IA
00:02:56
gerar conteúdo criativo a partir de
00:02:58
imagens a sons e até textos.
00:03:01
Jans trabalho pitting 2 redes
00:03:03
uns contra os outros.
00:03:04
Um gera conteúdo enquanto o
00:03:07
outro avalia a sua qualidade.
00:03:09
Este processo iterativo permitiu
00:03:11
a criação de obras de elevada qualidade,
00:03:13
por vezes indistinguível
00:03:14
daqueles criados por seres humanos.
00:03:17
O dr.
00:03:17
Ian Goodfellow é amplamente reconhecido
00:03:19
como o pioneiro de Gans.
00:03:21
Em 2014,
00:03:22
enquanto estudante de doutoramento,
00:03:24
Goodfellow introduziu o conceito
00:03:25
de Jans em um jornal e desde então
00:03:29
Esta abordagem revolucionou
00:03:30
o campo das profundezas
00:03:32
aprendizagem e IA generativa.
00:03:34
Desde a introdução de Jans,
00:03:36
muitos investigadores e instituições
00:03:37
contribuíram para a sua
00:03:39
desenvolvimento e aperfeiçoamento,
00:03:40
mas Goodfellow é frequentemente citado como o
00:03:43
pai de Gans devido ao seu papel crucial em
00:03:46
sua criação e popularização inicial.
00:03:48
As criações geradas por Gans têm
00:03:51
fascinou os rostos do mundo de pessoas que
00:03:54
nunca existiram, paisagens imaginárias,
00:03:56
obras de arte únicas e até música.
00:03:59
Estes avanços elevaram a ética
00:04:02
e questões filosóficas.
00:04:03
O que é criatividade?
00:04:05
Uma máquina pode ser considerada criativa?
00:04:08
À medida que a IA continua a evoluir,
00:04:10
desafia a nossa compreensão da criação,
00:04:12
arte e inovação.
00:04:14
O S de 2020 consolidado
00:04:16
a era da IA generativa.
00:04:19
Com avanços no poder de computação,
00:04:21
nomeadamente através de GPUs e
00:04:23
infraestruturas de computação em nuvem,
00:04:24
Os modelos de IA tornaram-se maiores e mais complexos.
00:04:27
Esta era a época em que os modelos
00:04:29
como GPT 3 e GPT 4 surgiram.
00:04:32
Capaz de gerar texto,
00:04:34
música, designs e muito mais.
00:04:36
Com precisão e nuance surpreendentes,
00:04:38
estes novos modelos de IA demonstrados
00:04:41
versatilidade sem precedentes.
00:04:42
Seja para escrever artigos,
00:04:44
conceção de objetos,
00:04:45
ou mesmo programação,
00:04:46
a sua capacidade de compreender e
00:04:48
gerar conteúdo ultrapassou os limites
00:04:49
do que pensávamos ser possível.
00:04:51
A IA tornou-se uma ferramenta valiosa para os criadores,
00:04:54
engenheiros e investigadores de todo o mundo.
00:04:56
Em apenas algumas décadas,
00:04:57
A IA generativa evoluiu de uma IA simples
00:05:00
experiências em laboratórios a uma força
00:05:02
que molda profundamente o nosso mundo.
00:05:04
Transformou a forma como interagimos
00:05:07
com a tecnologia, como criamos,
00:05:09
e como percebemos o limite
00:05:11
entre o homem e a máquina.
00:05:13
Ao olharmos para o futuro,
00:05:14
Uma coisa é certa,
00:05:16
a IA generativa continuará a evoluir,
00:05:18
surpreender e redefinir os nossos limites.
00:05:21
Fique connosco para explorar mais
00:05:23
deste mundo fascinante.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

DiLeaP AI: THIS MIGHT BE HELPFUL

RELATED COURSES This video is part of the following courses

Reminder

Show