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Exatamente, essa é a principal diferença entre as IA's tradicionais (que apenas reconhecem e classificam informações) e as generativas (que podem gerar coisas novas e originais com base em padrões aprendidos).

Correto.

A Inteligência Artificial Generativa é caracterizada por sua capacidade de gerar dados que não existiam previamente no conjunto de treinamento. Ela aprende os padrões e a estrutura dos dados existentes e, a partir desse aprendizado, consegue criar novos exemplos que compartilham essas características.

As capacidades mencionadas na afirmação são atributos chave da IA generativa:

• Criação de conteúdo novo: Modelos generativos como GANs (Redes Adversariais Generativas), VAEs (Autoencoders Variacionais) e modelos de linguagem grandes (LLMs) são capazes de produzir textos, imagens, músicas, vídeos e outros tipos de dados que não estavam explicitamente presentes no conjunto de treinamento.
• Resolução de problemas inéditos com base em conhecimentos prévios: Embora a IA generativa não "pense" ou "raciocine" como um humano, ela utiliza os padrões aprendidos para gerar soluções ou artefatos que podem ser aplicados a novas situações ou problemas.
• Geração de artefatos realistas em escala, sem repeti-los: Modelos generativos avançados conseguem produzir uma grande variedade de resultados que podem ser indistinguíveis de dados reais, e sua natureza probabilística geralmente evita a repetição exata dos dados de treinamento.

Portanto, a descrição fornecida no item corresponde às capacidades da IA generativa.

experiencia para inovação

"resolver problemas inéditos com base em conhecimentos prévios" não parece algo inerente da IA generativa à primeira vista, mas se pensar bem: uma IA que meramente busque em sua base de conhecimento a solução para um problema (equivalente a "decorar" a resposta) é algo que já temos a bastante tempo (o Google é um buscador que utiliza conceitos de IA para localizar links para informações mais pertinentes à busca fornecida).

Já a capacidade de resolver problemas novos (conhecimento APLICADO), que envolve transformar dados em informação, informação em conhecimento, e possivelmente conhecimento em inteligência para resolver problemas (ex: resolver histórias matemáticas complexas, algo que apenas vimos recentemente com o DeepSeek R1) é uma capacidade generativa de uma IA.