¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es una forma de inteligencia artificial que puede producir texto, imágenes y contenido variado basado en los datos en los que se forma.
Explicación de la IA generativa
La IA generativa son modelos de inteligencia artificial diseñados para crear nuevo contenido en forma de texto escrito, audio, imagen o video. Las aplicaciones y casos de uso son muy variados. La IA generativa se puede utilizar para crear una historia corta basada en el estilo de un autor en particular; construir una imagen realista de una persona que no existe; componer una sinfonía con el estilo de un compositor famoso; o armar un videoclip a partir de una descripción textual simple.
Para comprender mejor la singularidad de la IA generativa, es útil comprender cómo difiere de otros tipos de IA, programación y machine learning:
La IA tradicional hace referencia a sistemas de IA que pueden realizar tareas específicas siguiendo reglas o algoritmos predeterminados. Son principalmente sistemas basados en reglas que no pueden aprender de los datos ni mejorar con el tiempo. La IA generativa, por otro lado, puede aprender de los datos y generar nuevas instancias de datos.
El machine learning permite que un sistema aprenda a partir de datos y no de programación explícita. En otras palabras, machine learning es el proceso por el cual un programa informático puede adaptarse y aprender a partir de nuevos datos de forma independiente, lo cual deriva en el descubrimiento de tendencias e información estratégica. La IA generativa hace uso de técnicas de machine learning para aprender y crear nuevos datos.
La IA conversacional permite que las máquinas comprendan y respondan al lenguaje humano de manera similar a la de una persona. Si bien la IA generativa y la IA conversacional pueden resultar parecidas, particularmente cuando la primera se utiliza para generar texto similar al humano, su principal diferencia radica en su propósito. La IA conversacional se utiliza para crear sistemas interactivos que pueden participar en diálogos similares a los humanos, mientras que la IA generativa es más amplia, y abarca la creación de varios tipos de datos, no solo texto.
Inteligencia general artificial (AGI), se refiere a sistemas altamente autónomos –actualmente hipotéticos– que pueden superar a los humanos en trabajos económicamente más valiosos. Si hace realidad, la AGI sería capaz de comprender, aprender, adaptar e implementar el conocimiento en una amplia gama de tareas. Si bien la IA generativa puede ser un componente de tales sistemas, no es equivalente a la AGI. La IA generativa se centra en la creación de nuevas instancias de datos, mientras que la AGI denota un nivel más amplio de autonomía y capacidad.
¿Qué diferencia a la IA generativa?
La IA generativa tiene la capacidad de crear nuevas instancias de datos en varios tipos, no solo en texto. Esto la hace útil para diseñar asistentes virtuales que generen respuestas similares a las humanas, desarrollar videojuegos con contenido dinámico y en evolución, e incluso crear datos sintéticos para entrenar a otros modelos de IA, especialmente en escenarios donde la recopilación de datos reales podría ser desafiante o poco práctico.
La IA generativa ya está teniendo un profundo impacto en las aplicaciones de negocio. Puede impulsar la innovación, automatizar tareas creativas y brindar experiencias de cliente personalizadas. Muchas empresas ven la IA generativa como una nueva herramienta poderosa para crear contenido, resolver problemas complejos y transformar la manera en que los clientes y los trabajadores interactúan con la tecnología.
Cómo funciona la IA generativa
La IA generativa trabaja sobre los principios de machine learning, una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos. Sin embargo, a diferencia de los modelos tradicionales de machine learning que aprenden patrones y realizan predicciones o decisiones basadas en dichos patrones, la IA generativa da un paso más allá —no solo aprende de los datos, sino que también crea nuevas instancias de datos que imitan las propiedades de los datos de entrada—.
En los principales modelos de IA generativos, que se analizan con más detalle a continuación, el flujo de trabajo general para poner a trabajar la IA generativa es el siguiente:
Recopilación de datos: se recopila un gran conjunto de datos que contiene ejemplos del tipo de contenido que se va a generar. Por ejemplo, un conjunto de datos de imágenes para generar imágenes realistas, o un data set de texto para generar oraciones coherentes.
Formación de modelos: el modelo de IA generativo se construye utilizando redes neuronales. El modelo se forma en el data set recopilado para aprender los patrones y estructuras subyacentes en los datos.
Generación: una vez entrenado el modelo, puede generar nuevo contenido por muestreo desde el espacio latente o a través de una red generadora en función del modelo utilizado. El contenido generado es una síntesis de lo que el modelo ha aprendido de los datos de entrenamiento.
Perfeccionamiento: dependiendo de la tarea y la aplicación, el contenido generado puede someterse a un mayor refinamiento o posprocesamiento para mejorar su calidad o para cumplir con requisitos específicos.
La piedra angular de la IA generativa es el deep learning, un tipo de machine learning que imita el funcionamiento del cerebro humano en cuanto a procesamiento de datos y creación de patrones para toma de decisiones. Los modelos de deep learning utilizan arquitecturas complejas conocidas como "redes neuronales artificiales". Tales redes comprenden numerosas capas interconectadas que procesan y transfieren información, imitando a las neuronas humanas.
Tipos de IA generativa
Los tipos de IA generativa son diversos, cada uno con características específicas y adecuadas para diferentes aplicaciones. Estos modelos se clasifican principalmente en las tres categorías siguientes:
- Modelos basados en transformadores: para la generación de texto, los modelos basados en transformadores como GPT-3 y GPT-4 han sido instrumentales. Utilizan una arquitectura que les permite considerar todo el contexto del texto de entrada, permitiéndoles generar un texto altamente coherente y contextualmente apropiado.
- Redes adversarias generativas (GANs): las GAN consisten en dos partes, un generador y un discriminador. El generador crea nuevas instancias de datos, mientras que el discriminador evalúa la autenticidad de estas instancias. Esencialmente, las dos partes participan en un juego, con el generador tratando de crear datos que el discriminador no puede distinguir de los datos reales, y el discriminador tratando de mejorar la detección de los datos falsos. Con el tiempo, el generador se capacita para crear instancias de datos altamente realistas.
- Autocodificadores variacionales (VAE): los VAE representan otro tipo de modelo generativo que aprovecha los principios de inferencia estadística. Trabajan codificando datos de entrada en un espacio latente (una representación comprimida de los datos) y luego decodificando esta representación latente para generar nuevos datos. La introducción de un factor de aleatoriedad en el proceso de codificación permite a los VAE generar instancias de datos diversas pero similares.
Mientras que los modelos basados en transformadores, VAE y GAN representan algunos de los tipos más comunes de modelos de IA generativos actualmente en uso, también existen otros modelos. Dos aspectos dignos de consideración son los modelos autorregresivos, que predicen puntos de datos futuros basados en los anteriores y los modelos de flujo de normalización, que utilizan una serie de transformaciones para modelar distribuciones de datos complejas.
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Ejemplos y casos de uso de IA generativa
Los ejemplos y casos de uso de IA generativa están creciendo en número. Con su capacidad única para crear nuevas instancias de datos, la IA generativa está llevando a aplicaciones diversas e interesantes que abarcan los siguientes sectores:
Artes y entretenimiento: la IA generativa se ha utilizado para crear piezas de arte únicas, componer música e incluso generar guiones para películas. Se han creado plataformas especializadas que utilizan algoritmos generativos para convertir imágenes enviadas por el usuario en piezas de arte al estilo de pintores famosos. Otras plataformas utilizan redes neuronales convolucionales para generar imágenes oníricas y altamente intrincadas. Los modelos de deep learning pueden generar composiciones musicales con múltiples instrumentos, abarcando una amplia gama de estilos y géneros. Y con las indicaciones adecuadas, la IA generativa se puede utilizar para generar guiones de películas, novelas, poemas y prácticamente cualquier tipo de literatura imaginable.
Tecnología y comunicaciones: en el ámbito de la tecnología y la comunicación, la IA generativa se utiliza para producir respuestas de texto similares a las de los humanos, lo cual hace que el chatbot sea más atractivo y capaz de mantener conversaciones más naturales y extendidas. También se ha utilizado para crear asistentes virtuales más interactivos y atractivos. La capacidad del modelo para generar texto similar al humano hace que estos asistentes virtuales sean mucho más sofisticados y útiles que las generaciones anteriores.
Diseño y arquitectura: la IA generativa se está utilizando para generar opciones e ideas de diseño para ayudar a los diseñadores gráficos a crear diseños únicos en menos tiempo. Los arquitectos también han utilizado IA generativa para generar planos de planta únicos y eficientes basados en datos de capacitación relevantes.
Ciencia y medicina: en ciencias de la vida, la IA generativa se está utilizando para diseñar nuevos candidatos a fármacos, reduciendo las fases de descubrimiento a cuestión de días en lugar de años. Para la formación de imágenes médicas, las GAN ahora se utilizan para generar imágenes de resonancia magnética cerebral sintéticas para el entrenamiento de IA. Esto es particularmente útil en escenarios en los que los datos son escasos debido a cuestiones de privacidad.
E-commerce: las empresas están utilizando las GAN para crear modelos 3D hiperrealistas para la publicidad. Estos modelos generados por IA se pueden personalizar para adaptarse a la demografía y estética deseadas. Los algoritmos generativos también se están utilizando para producir contenido de marketing personalizado, ayudando a las empresas a comunicarse más eficazmente con sus clientes.
Desafíos de implementar IA generativa
Los desafíos en la implementación de IA generativa abarcan una serie de preocupaciones técnicas y éticas que deben abordarse a medida que la tecnología se va adoptando más ampliamente. Aquí, exploramos algunos de los principales desafíos a los que se enfrentan hoy las organizaciones.
Requisitos de datos: los modelos de IA generativa requieren una cantidad significativa de datos relevantes de alta calidad para entrenarse de manera eficaz. Adquirir dichos datos puede ser un desafío, particularmente en dominios donde son escasos, confidenciales o protegidos, como en finanzas o cuidado de la salud. Además, garantizar la diversidad y representatividad de los datos para evitar sesgos en el resultado generado puede ser una tarea compleja. Una solución a este desafío podría ser usa datos sintéticos –datos creados artificialmente que imitan las características de los reales–. Cada vez más, las empresas del nicho de datos se están especializando en generar datos sintéticos que se pueden utilizar para entrenar a la IA preservando a la vez la privacidad y confidencialidad.
Complejidad del entrenamiento: entrenar modelos de IA generativa, especialmente los modelos más complejos como los GAN o los basados en transformadores, demanda una mucha computación intensiva, consume mucho tiempo, y es costoso. Requiere cantidades significativas de recursos y expertise, lo cual puede ser una barrera para las organizaciones más pequeñas o nuevas en IA. El entrenamiento distribuido, donde el proceso se divide entre múltiples máquinas o GPU, puede ayudar a acelerarlo. Además, la transferencia del aprendizaje, una técnica donde un modelo preentrenado se ajusta a una tarea específica, puede reducir la complejidad y los requisitos de recursos del entrenamiento.
Controlar el resultado: controlar los resultados de la IA generativa puede ser un desafío. Los modelos generativos pueden generar contenido no deseable o irrelevante. Por ejemplo, los modelos de IA podrían crear un texto ficticio, incorrecto, ofensivo o sesgado. Mejorar el entrenamiento del modelo brindando datos más diversos y representativos puede ayudar a resolver este problema. Además, implementar mecanismos para filtrar o verificar el contenido generado puede garantizar su relevancia y adecuación.
Preocupaciones éticas: la IA generativa plantea varias preocupaciones éticas, especialmente en términos de la autenticidad e integridad del contenido generado. Los deepfakes, creados por las GAN, pueden ser mal utilizados para difundir información errónea o cometer actividades fraudulentas. Se pueden emplear modelos de texto generativos para crear artículos de noticias engañosos o reseñas falsas. Es crucial establecer pautas éticas sólidas para el uso de la IA generativa. Tecnologías como la marca de agua digital o el blockchain pueden ayudar a hacer seguimiento y autenticar el contenido generado por IA. Además, desarrollar la alfabetización en IA entre el público puede mitigar los riesgos de desinformación y fraude.
Obstáculos regulatorios: faltan directrices reglamentarias claras para el uso de la IA generativa. Dado que la IA continúa evolucionando rápido, las leyes y regulaciones tienen dificultades para mantenerse al día, lo cual lleva a incertidumbres y posibles conflictos legales.
El diálogo continuo y la colaboración entre tecnólogos, responsables políticos, expertos legales y la sociedad en su conjunto son necesarios para dar forma a marcos regulatorios integrales y eficaces. Estos deben tener como objetivo promover el uso responsable de la IA a la vez que se mitigan sus riesgos.
Historia de la IA generativa
La historia de la IA generativa ha estado marcada por distintos desarrollos e hitos clave. En la década de 1980, los científicos de datos que buscaban ir más allá de las reglas y algoritmos predefinidos de la IA tradicional, comenzaron a plantar las semillas de un enfoque generativo desarrollando modelos simples como el clasificador Naive Bayes.
Más tarde en las décadas de 1980 y 1990 vino la introducción de modelos como Hopfield Networks y las máquinas Boltzmann con el objetivo de crear redes neuronales capaces de generar nuevos datos. Pero la ampliación a grandes conjuntos de datos resultaba difícil y cuestiones como el problema del gradiente de fuga dificultaban la formación de redes profundas.
En 2006, la Máquina Restringida de Boltzmann (RBM) resolvió el problema del gradiente de fuga, lo cual hizo posible pre-entrenar capas en una red neuronal profunda. Este enfoque llevó al desarrollo de redes de creencia profunda, uno de los primeros modelos generativos profundos.
En 2014, se introdujo la red generativa adversaria (GAN), demostrando una impresionante capacidad para generar datos realistas, especialmente imágenes. Casi al mismo tiempo, se introdujo el autocodificador variacional (VAE), que ofrece un enfoque probabilístico a los autocodificadores que soportaba un marco más basado en principios para generar datos.
A finales de la década de 2010 se vio el surgimiento de modelos basados en transformadores, particularmente en el dominio del procesamiento de lenguaje natural (NLP). Modelos como los transformadores generativos preentrenados (GPT) y las representaciones de codificadores bidireccionales de transformadores (BERT) revolucionaron el NLP con la capacidad de comprender y generar texto similar al humano.
Hoy en día, la IA generativa es un campo vibrante con investigación activa y diversas aplicaciones. La tecnología continúa evolucionando, con nuevos modelos como GPT-4, y DALL-E empujando los límites de lo que la IA puede generar. También hay un creciente enfoque en hacer que la IA generativa sea más controlable y éticamente responsable.
La historia de la IA generativa es un testimonio del enorme avance en IA durante las últimas décadas. Demuestra el poder de combinar sólidos fundamentos teóricos con aplicaciones prácticas innovadoras. En el futuro, las lecciones de esta historia servirán de guía para aprovechar el potencial de la IA generativa de manera responsable y eficaz, dando forma a un futuro en el que la IA mejora la creatividad y la productividad humanas de maneras sin precedentes.
Conclusión
Ya, la IA generativa –un término que una vez pareció un concepto sacado directamente de la ciencia ficción– se ha convertido en una parte integral de nuestra vida cotidiana. Su aparición dentro del campo más amplio de la IA representa un salto significativo hacia adelante. A las capacidades de la IA tradicional –que puede aprender de los datos, tomar decisiones y automatizar procesos–, agrega el poder de la creación. Y la innovación resultante puede ayudar a su compañía a crecer en formas que antes eran inimaginables.
En empresas de todas las industrias, la IA generativa está liderando el camino hacia el surgimiento de una verdadera "IA de negocios" capaz de ayudar a la organización a automatizar procesos, mejorar las interacciones con los clientes, e impulsar la eficiencia de muchísimas maneras. Desde generar imágenes y animaciones realistas para la industria de los videojuegos hasta crear asistentes virtuales que redactan correos electrónicos o escriben código, o hasta fabricar datos sintéticos con propósitos de investigación y capacitación, la IA de negocios puede ayudar a las empresas a mejorar el rendimiento en todas las líneas de negocio e impulsar el crecimiento en el futuro.