Entiende cómo funciona y domínala en menos de lo que tardes leyendo este artículo.
La inteligencia artificial (IA, de ahora en adelante) generativa, está cambiando la forma en la que trabajamos, investigamos, probamos conceptos, y puede ser usada hoy en día para hacer prácticamente todo. En esta pequeña guía te voy a explicar de la forma más sencilla posible algunos conceptos claves para entender a la IA generativa y puedas así sacarle el máximo provecho.
La IA generativa es un campo de la inteligencia artificial que se centra en crear modelos que pueden generar contenido nuevo, basándose en un conjunto de datos de entrenamiento. Es como enseñarle a un robot a pintar; primero le muestras miles de cuadros y luego le pides que cree su propia obra de arte. De esta manera son entrenados todos los modelos de IA generativa que existe en la actualidad.
Un modelo en inteligencia artificial es como un cerebro humano, está compuesto de una red neuronal (lo sé, cada vez introducimos más conceptos, pero esa es la idea, que te vayas con todo lo necesario para entender a las IAs 🤖) que es capaz de entender unos datos de entrada y con ello generar una salida. Según la arquitectura y los datos de entrenamiento, los datos de entrada pueden ser, por ejemplo: texto, sonido, imágenes, vídeos, y cualquier tipo de dato que puedas imaginarte, mientras la salida, puede ser también cualquier tipo de dato.
Cuando usas una IA, te esperas que (para ejemplos prácticos, imaginemos el caso de un modelo de generación de imágenes) si le pides una manzana roja, te de una manzana roja y no una pera verde, pero, ¿cómo es que modelos como Midjourney o Dall-e-3 son capaces de saber qué es una manzana roja? Simple, no lo saben. No podemos imaginarnos a un modelo de IA como un ente que sabe algo, la IA es entrenada con datos de entrada y salida al mismo tiempo, es decir, se le da un texto que dice "manzana roja", y se le muestra el caso de éxito que es una imagen de una manzana roja. De esta forma, y cuando multiplicas por miles o millones la cantidad de datos de entrenamiento, la red neuronal es capaz de ajustar sus pesos y producir resultados que son cada vez mejores según la calidad de los datos de entrenamiento.
Bueno, qué bueno que lo preguntes (aunque quizás no lo hiciste), pero sí, de una u otra forma una red neuronal funciona de forma similar a como lo hacen las nuestras, solo que en vez de señales químicas, son operaciones matemáticas las que pasan entre ellas, estas operaciones matemáticas dependen directamente de sus pesos, ¿y qué son estos pesos? Podríamos describir a los pesos como valores numéricos que indican si una neurona se relaciona más o menos con la otra según el dato de entrada. De esta forma, según el dato de entrada, se van activar unas u otras neuronas y habrá una salida determinada.
Puede parecer redundante, debido a que la inteligencia artificial, pero la IA no tiene inteligencia en el sentido humano de la palabra. La "inteligencia" de una IA se refiere a su capacidad para realizar tareas específicas de manera eficiente mediante el procesamiento de datos y el aprendizaje automático. No posee conciencia ni entendimiento propio. Todos sus resultados están determinados por el entrenamiento de la red neuronal, una IA no piensa como nosotros, porque ni siquiera lo hace. Una IA es, básicamente, una máquina entrenada para realizar tareas específicas con precisión.
¿Por qué la IA no funciona bien en la cocina? Porque siempre intenta encontrar el camino más corto al pastel.
Sí, una de sus debilidades es la carencia de sentido del humor, aunque siendo honestos, los humanos no somos precisamente los mejores humoristas en su mayoría, ni cómo culpar a la IA. Ah, y si quieres, puedes probar a Chayito en este link PD: Te va a contar un chiste sobre gatos y tecnología
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Mi nombre es Charlytoc, y espero que hayas aprendido algo nuevo hoy.