IA GENERATIVA DE PROMPT: EXPLORANDO ALGORITMOS, APLICAÇÕES E DISTORÇÕES SOBRE O CONCEITO DE ONTOPSICOLOGIA

Аннотация

Nos últimos anos, a evolução da Inteligência Artificial (IA) tem sido marcante, trazendo
inovações em diversos campos, desde a medicina até a automação industrial. Entre as áreas
mais promissoras da IA está a geração automatizada de conteúdo, capaz de criar textos,
imagens, músicas e vídeos. Apesar dos avanços, a IA ainda enfrenta desafios como a
necessidade de grandes quantidades de dados para treinamento e questões éticas. Dentro desse
contexto, a IA generativa de prompt emerge como uma ferramenta poderosa, criando
conteúdos específicos e adaptados às necessidades dos usuários. Este trabalho tem como
questões norteadoras explorar conceitos básicos e avançados de IA, focando em algoritmos
de Machine Learning e Redes Neurais, essenciais para a construção de IA generativa de
prompt. Serão analisados algoritmos como Redes Generativas Adversárias (GANs), Modelos
Autoregressivos, Redes de Memória Longa e Curta (LSTMs), Autoencoders Variacionais
(VAEs) e Transformers, investigando suas capacidades, limitações e aplicações. A
metodologia adotada de pesquisa exploratória qualitativa combina estudo teórico e análise
prática, implementando e avaliando os modelos selecionados. O objetivo geral é investigar a
acurácia das informações geradas em quatro ferramentas de IA Generativas em relação à
apresentação do conceito de Ontopsicologia pelas mesmas, e suas aplicações práticas. A
pesquisa busca fornecer uma base sólida para a construção de IA generativa de prompt que
possa trabalhar com conteúdos específicos selecionados pelos usuários, promovendo uma
maior personalização e eficiência na geração de respostas e conteúdos.