La Inteligencia Artificial Generativa o IA Generativa (IAG) es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que se enfoca en la generación de contenido original, texto, imágenes, vídeos y otros a partir de datos existentes y en respuesta a indicaciones .
Los modelos generativos aprenden los patrones, la estructura de los datos de entrada y luego crean contenido nuevo que es similar a los datos de entrenamiento, con cierto grado de novedad, en lugar de solo clasificar o predecir datos.
La IA generativa puede ser unimodal o multimodal.
Los sistemas unimodales emplean solo un tipo de entrada, por ejemplo, texto, mientras que los sistemas multimodales pueden emplear más de un tipo de entrada, por ejemplo, imágenes y texto.
La IA generativa tiene diversas aplicaciones potenciales, como por ejemplo el arte, la música y la escritura, en campos como la atención médica, las finanzas y los juegos.
También existen preocupaciones sobre el posible uso indebido de la IA generativa, como la creación de noticias falsas o Deepfake, que pueden usarse para engañar o manipular a las personas.
Los sistemas de IA generativa más destacados incluyen ChatGPT y Bard, un chatbot construido por Google usando su modelo de base LaMDA.
Otros modelos generativos de IA incluyen sistemas de arte de Inteligencia Artificial como Stable Diffusion, Midjourney y DALL-E.
La IA generativa tiene aplicaciones potenciales en diferentes tipos de industrias, incluido el desarrollo de software, el marketing y la moda.
La inversión en IA generativa ha aumentado considerablemente, con grandes empresas como Microsoft, Google y Baidu, así como otras empresas que desarrollan modelos de IA generativa.
Un sistema generativo de IA se construye aplicando aprendizaje automático no supervisado o auto supervisado a un conjunto de datos.
Las capacidades de un sistema de IA generativa dependen de la modalidad o el conjunto de datos utilizado.
Tipos de Inteligencia Artificial Generativa
Existen varios tipos de IA generativa, entre los cuales se encuentran:
Redes generativas adversariales (GAN)
Las GAN son un tipo popular de IA generativa que consiste en dos redes neuronales: el generador y el discriminador.
El generador crea nuevas muestras de datos y el discriminador evalúa si estas muestras son reales o generadas.
Ambas redes se entrenan de forma conjunta para mejorar sus habilidades, lo que permite generar contenido cada vez más realista.
Modelos de lenguaje generativos
Se utilizan para generar texto en forma de conversaciones, historias, poemas, etc.
Alimentados con grandes cantidades de texto, estos modelos aprenden patrones y estructuras lingüísticas para generar texto coherente y relevante.
Los sistemas de IA generativa entrenados en palabras o tokens de palabras incluyen GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4 y otros.
Son capaces de procesamiento de lenguaje natural, traducción automática, generación de lenguaje natural y se pueden utilizar como modelos básicos para otras tareas.
Los conjuntos de datos incluyen BookCorpus, Wikipedia y otros.
Modelos de imágenes generativas
Generan imágenes realistas y detalladas a partir de datos de entrenamiento.
Los sistemas de IA generativa entrenados en conjuntos de imágenes con subtítulos incluyen Imagen, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion y otros.
Se utilizan principalmente para la generación de texto a imagen y la transferencia a estilo neuronal.
Por ejemplo, los modelos de redes neuronales como los autoencoders y las redes generativas adversariales (GAN) se utilizan para generar imágenes de personas, paisajes, objetos, etc.
Modelos de música generativa
La IA generativa también se utiliza para generar música original.
Mediante el análisis de patrones musicales en grandes conjuntos de datos de música, los modelos generativos pueden componer nuevas melodías y arreglos.
Los sistemas de IA generativa como MusicLM se pueden entrenar en las formas de onda de audio de la música grabada junto con anotaciones de texto, para generar nuevas muestras musicales basadas en descripciones de texto.
Modelos de vídeo generativo
La IA generativa entrenada en vídeo anotado puede generar videoclips coherentes temporalmente.
Los ejemplos incluyen Gen-2 de RunwayML y Make-A-Video de Meta Platforms .
Modelos de Código generativo
Los grandes modelos de lenguaje se pueden entrenar en texto de lenguaje de programación, lo que les permite generar código fuente para nuevos programas de computadora.
Modelos de Moléculas generativo
Los sistemas de IA generativa se pueden entrenar en secuencias de aminoácidos o representaciones moleculares como SMILES que representan ADN o proteínas.
Estos sistemas, como AlphaFold, se utilizan para la predicción de la estructura de proteínas y el descubrimiento de fármacos .
Modelos Multimodal
Se puede construir un sistema de IA generativa a partir de múltiples modelos generativos o un modelo entrenado en múltiples tipos de datos.
Usos de la Inteligencia Artificial Generativa
Algunos ejemplos de cómo se utiliza la IA generativa en diversos campos, su potencial es amplio y en constante expansión.
Generación de contenido creativo
La IA generativa se utiliza en la industria del entretenimiento para crear música, arte, historias y guiones cinematográficos originales.
Realidad virtual y aumentada
La IA generativa se emplea para generar entornos de realidad virtual y objetos en tiempo real, proporcionando experiencias más realistas e inmersivas.
Diseño y moda
Los diseñadores utilizan la IA generativa para explorar nuevas ideas y generar diseños únicos en moda, arquitectura y diseño industrial.
Medicina y ciencias
La IA generativa se utiliza en investigación médica y científica para generar modelos moleculares, realizar simulaciones y descubrir nuevos compuestos farmacéuticos.
Videojuegos
Los desarrolladores de videojuegos aprovechan la IA generativa para crear mundos virtuales, personajes, escenarios más ricos y dinámicos.
Las preguntas más comunes sobre IA generativa, los grandes modelos de lenguaje, el aprendizaje automático y más, se definen generalmente como tipos de sistemas informáticos avanzados que forman la Inteligencia Artificial.
Aunque la mayor parte de los procesos se engloban dentro del aprendizaje automático, es decir, dotar a los sistemas informáticos de la capacidad de aprender de los ejemplos.
A esto se le conoce como Redes Neuronales y una de las principales formas en que aprenden es aportando muchos ejemplos de los cuales aprenden, lo que se entiende como clasificación.
Los modelos de lenguaje son otro tipo de red neuronal.
¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje?
Los modelos de lenguaje básicamente predicen qué palabra viene a continuación en una secuencia de palabras.
Entrenando a estos modelos en grandes volúmenes de texto para que entiendan mejor qué palabra es probable que venga a continuación.
Una forma de mejorar un modelo de lenguaje es darle más «lectura» o entrenarlo con más datos, algo así como aprendemos de los materiales que se estudian.
Cuantos más datos se involucren en el entrenamiento del modelo de lenguaje, más exacto se vuelve y más posibilidades tiene de saber exactamente lo que es más probable que suceda.
Los modelos de lenguaje ya están disponibles para ayudar a las personas como Smart Compose, Smart Reply en Gmail y también potencian a Bard de google.
Un modelo de inteligencia artificial generativo puede tomar lo que ha aprendido de los ejemplos que se le han mostrado y crear algo completamente nuevo basado en esa información.
Los modelos de lenguaje extenso (LLM) son un tipo de IA generativa, generan nuevas combinaciones de texto en forma de lenguaje natural.
Cómo puede afectar la IA generativa en los campos creativos y la creatividad.
Hay un gran potencial para el campo creativo, considerándolo como la eliminación de parte del trabajo repetitivo de las tareas que no aportan valor, como generar borradores, que no invaden la creatividad innata.
¿Cómo se supone que los maestros saben si sus alumnos han hecho los trabajos ellos mismos?
Exigiéndoles que muestren como han desarrollado y elaborado el trabajo.
Las empresas, tienen la responsabilidad de pensar para qué serán buenos estos modelos y cómo asegurarse de que esto sea una evolución en lugar de una interrupción.
La IA generativa podría ayudar a escribir una carta modelo, puede revisar flujos de trabajo, procesos creativos para liberarlo y resolver desafíos completamente nuevos con un nuevo estado de ánimo.
A través de la colaboración y la experimentación a lo largo del tiempo, se descubrirán aún más beneficios de la IA generativa.
Imagen; Creador de imágenes con tecnología de DALL·E > bing.com/images/create/la-inteligencia-artificial-generativa
Referencias;
blog.google/what-is-generative-ai
chat.openai.com
