¿Qué es la inteligencia artificial generativa?

La Inteligencia Artificial Generativa (AGI) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la generación de contenido original a partir de datos existentes. Esta tecnología utiliza algoritmos y redes neuronales avanzadas para aprender de textos e imágenes y luego genera contenido nuevo y único basado en los datos aprendidos. Algunos ejemplos de Inteligencias Artificiales Generativas son ChatGPT, DALL E de la compañía Open AI, el chat de Bing de Microsoft y el chat de Bard de Google.

Los avances en la AGI han sido impresionantes en los últimos años y están revolucionando el mundo digital que conocemos, junto con la salida de Chat GPT en noviembre del año 2022 empezó una revolución de Inteligencias Artificiales Generativas donde cada mes o incluso cada semana sale un nuevo modelo generativo o una nueva versión actualizada cómo es el caso de DALL E 2.0, Whisper y muchos otros más.

Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa

La inteligencia Artificial Generativa se refiere a sistemas y algoritmos que pueden generar datos que imitan la apariencia y características de datos reales. Esto es posible gracias a las redes neuronales, que son modelos matemáticos inspirados en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Estas redes se entrenan con grandes conjuntos de datos para aprender patrones y luego generar nueva información basados en esos datos aprendidos.

Algunos de los tipos de Inteligencias Artificiales Generativas más comunes son las Redes Generativas Adversarias (GANs) por sus siglas en inglés y los Modelos de Lenguaje.

• Las Redes Generativas Adversarias consisten en dos redes neuronales, el generador y el discriminador. El generador se encarga de crear datos falsos y el discriminador trata de distinguir los datos falsos de los reales. Esto hace que el generador mejore su capacidad de engañar a la red discriminadora y a su vez el discriminador mejore su capacidad de detectar al generador.
• Los Modelos de Lenguaje son modelos estadísticos o computacionales que se usan para entender y generar texto en lenguaje natural. Los modelos de lenguaje se basan en algoritmos de aprendizaje profundo que pueden reconocer, resumir, traducir y generar texto a partir de grandes conjuntos de datos. Estos modelos se aplican en muchas áreas como el reconocimiento de voz, la traducción automática, la generación de texto, la creación de imágenes y muchas más.

Aplicaciones prácticas de la IAG

La Inteligencia Artificial Generativa tiene múltiples aplicaciones en diversas industrias y se espera que las aplicaciones de esta tecnología en diferentes campos cómo en la educación o en el ámbito laboral sigan aumentando en el futuro cercano. A continuación veremos algunos ejemplos de aplicaciones para la Inteligencia Artificial Generativa.

Creación de Imágenes y Arte Digital

Las GANs (Redes Generativas Adversarias) han permitido la creación de arte visual único y abstracto. Artistas y diseñadores de todo el mundo utilizan estas herramientas para producir imágenes que desafían los límites de la creatividad humana. Uno de los modelos de generación de imágenes más conocidos es DALL E de la compañía Open AI, un modelo que te permite generar imágenes con una calidad impresionante en segundos y que es uno de los mejores generadores de imágenes actualmente, otra red generativa bastante conocida es Stable Diffusion, esta a diferencia de DALL E, es de código abierto (Open Source) lo que significa que si tienes un ordenador lo suficientemente potente puedes descargar y ejecutar este modelo en tu propio ordenador, además al ser un proyecto de código abierto cuenta con una gran comunidad de desarrolladores.

Generación de Texto y Contenido Creativo

Los Modelos de Lenguaje son capaces de generar contenido escrito que varía desde artículos periodísticos, resúmen de un contenido, poesía o incluso código de programación. Las aplicaciones que utilizan estos modelos tienen el potencial de transformar la forma en que se produce y consume la información. Una de las aplicaciones de generación de texto más conocidas es Chat GPT que utiliza el modelo transformer de GPT 4 para generar texto con una coherencia impresionante, otra aplicación también bastante conocida es el chat de Bing de Microsoft que también utiliza GPT 4 pero a diferencia de Chat GPT, Bing tiene acceso a información más actualizada gracias a que puede buscar directamente en internet.

Industria de la Moda y el Diseño

la Inteligencia Artificial Generativa se utiliza en la generación de diseños de moda innovadores y vanguardistas. Las redes generativas adversariales (GAN) pueden crear patrones únicos y sugerencias de diseño, lo que influye en la creatividad en la industria de la moda. Las empresas de moda pueden usar esta tecnología para ayudar a generar diseños más creativos que se vendan mejor, reduciendo los costos de marketing y personalizando los diseños en base a sus clientes. Algunas marcas que han apostado por la IA generativa son Mango y Designal entre otras.

Avances en Música y Composición Generativa

La música generativa ha tomado un papel destacado gracias a la Inteligencia Artificial Generativa. Los algoritmos pueden componer música en diferentes estilos y géneros, inspirando a músicos y productores a explorar nuevas fronteras sonoras. Un buen ejemplo es el caso de la emisora RadioGPT la primera emisora del mundo que cuenta con locutores impulsados por la IA, que generan contenidos a partir de textos escritos por los usuarios o extraídos de fuentes externas.

Éxitos y Desafíos de la IAG

La Inteligencia Artificial Generativa es una herramienta muy poderosa que ha tenido un gran impacto en muchas industrias a lo largo de los últimos años aunque también ha levantado algunas controversias por las licencias de los datos que utiliza para su entrenamiento. A continuaciones veremos algunos ejemplo de éxito de la IAG en nuestra sociedad y veremos algunos desafíos que aún necesita superar.

Éxitos de la IAG

• Asistentes de Código: Una de los éxitos más importantes y relevantes de la IAG son los asistentes de código, algunos de los más conocidos y utilizados son GitHub Copilot y Amazon Code Whisperer dos asistentes de código bastante populares en la programación moderna y que están cambiando la forma en la que se solía programar.

• Educación: Gracias a tecnologías de Inteligencia Artificial Generativa cómo Chat GPT, Bing Chat o Bard la educación ha mejorado considerablemente. Actualmente estudiantes de todo el mundo pueden acceder a estas herramientas para complementar sus estudios y facilitar su proceso de aprendizaje, además para las persona que deseen aprender algo nuevo sobre alguna disciplina como la física o la programación, estas herramientas le serán de mucha ayuda en el proceso de estudios.

Desafíos por resolver

• Veracidad de la Información: Uno de los desafíos más importantes por resolver es la falta de control sobre las salidas de los algoritmos, uno de los problemas más grandes que tiene la IAG es que dependiendo del modelo en ocasiones inventa la información de salida para el usuario lo cual representa un problema de desinformación.

• Propagación de información falsa: Otro problema de la IAG es la facilidad que ofrecen para crear información falsa, algunos modelos de generación de imágenes pueden ser manipulados mediante el input de texto para crear imágenes engañosas, esto representa un problema especialmente con los modelos de código abierto (open source) donde la prevención de información manipulada es muy difícil de controlar, ya que cualquier persona puede acceder al código base de estos modelos.

Herramientas y Recursos

• TensorFlow: Para desarrollar proyectos de Inteligencia Artificial Generativa existen diversas herramientas y librerías que facilitan el proceso de desarrollo, una de las herramientas más utilizada para crear modelos de IAG es TensorFlow, una librería que te permite crear un modelo de aprendizaje automático de forma sencilla.
• ChatGPT API: Otra herramienta muy útil que puedes utilizar es la API de Open AI que con unas pocas líneas de código te permite acceder a sus modelo de GPT 4 y DALL E para integrarlos directamente en tus propias aplicaciones.

Si deseas aprender más sobre la Inteligencia Artificial Generativa, Google Cloud ofrece 10 cursos a través de su plataforma Skills Boost, que te ayudaran a entender mejor como funciona esta tecnología, además Nvidia ofrece un podcast donde podrás aprender de la mano de expertos cómo utilizar la IAG de forma responsable, y un último recurso son las clases sobre IAG de la plataforma Udemi donde algunas de ellas son gratuitas.

Conclusión

La Inteligencia Artificial Generativa es una herramienta muy poderosa utilizada en diversas industrias para la generación de texto, la creación de arte digital, la generación y autocompletado de código y mucho más, esta es una tecnología muy relevante que está mejorando muchas industrias y transformando la forma en la que se solían hacer muchos trabajos, aunque también tiene aún bastantes desafíos por superar en términos de seguridad y fiabilidad.

La Inteligencia Artificial Generativa es una tecnología que va a transformar nuestra sociedad al igual que lo hizo en su momento el internet y las telecomunicaciones, te invito a que continúes aprendiendo sobre esta tecnología y que aprendas a utilizar todas las herramientas creadas con ella cómo lo es Chat GPT y DALL E, aplicaciones que te ayudarán mucho en tu rendimiento laboral y académico.

La inteligencia artificial generativa (IAG) es un fascinante campo de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación de datos originales. A través de modelos avanzados como las Redes Neuronales Generativas Adversariales (GAN), la IAG ha demostrado la capacidad de generar contenido realista en imágenes, texto, música y más. A medida que exploramos las posibilidades y desafíos éticos de esta tecnología, te invitamos a descubrir más sobre el emocionante mundo de la IAG explorando otros recursos y artículos en nuestro blog. Si estás interesado en ampliar tus conocimientos en inteligencia artificial y tecnología, te animamos a registrarte de forma gratuita en 4Geeks.com.