La inteligencia artificial generativa, como dice el término, es un tipo de inteligencia artificial que crea contenido nuevo basándose en un mensaje (prompt). Es un cambio revolucionario ya que esta IA imita el comportamiento humano y automatiza tareas repetitivas en cuestión de segundos. Se trata de una heramienta que seguramente en poco tiempo se volverá absolutamente necesaria en cualquier trabajo, y veremos a continuación lo sencilla que se ha vuelto para cualquier persona.
Definición de IA generativa
La inteligencia artificial generativa es solo un tipo de inteligencia artificial. Pero es el que ha traído consigo una gran popularidad, ya que ahora cualquiera sin conocimientos técnicos puede utilizarla. La IA generativa puede crear cualquier contenido, como texto, imágenes, música, lenguaje, modelos 3D y más con la ayuda de una entrada simple llamada PROMPT. Los chatbots impulsados por IA generativa pueden mantener conversaciones e imitar el comportamiento y la creatividad humanos.
Las herramientas GenAI populares de las que leemos o escuchamos hablar a diario son: ChatGPT, Google Bard, Stable Diffusion, Midjourney y DALL-E. El hilo conductor de todas estas herramientas es su simplicidad y lo fácil que resulta para cualquiera crear contenido o utilizarlo junto con otras aplicaciones.
¿Cuál es la diferencia entre IA generativa e IA general?
La inteligencia artificial es un término genérico que incluye diferentes enfoques y tecnologías. Ya te habrás encontrado con estos diferentes tipos en diversas aplicaciones utilizadas en nuestra vida cotidiana. La IA generativa genera contenido nuevo y, como hemos visto, se ha convertido en una herramienta para producir artículos, música, arte y videos. Pero para entender la IA generativa, necesitamos ver dónde encaja en el espectro más amplio de tecnologías de IA.
La “IA general” es un paraguas para tipos más tradicionales de inteligencia artificial que se han utilizado durante mucho tiempo para diferentes tareas. Por ejemplo, la IA utilizada en selfies convertidas en retratos, la clasificación de sus hábitos de compra en línea, los vehículos autónomos o la previsión de patrones climáticos son ejemplos cotidianos de IA que muchos de nosotros utilizamos.
Estos tipos de IA general pueden producir contenido como subproducto mientras realizan sus tareas principales. Pero la IA generativa está diseñada específicamente para crear contenido nuevo; sea texto, imágenes, recomendaciones de productos o cualquier otro resultado. Además la IA Generativa utiliza el lenguaje natural para interactuar con el usuario y ejecutar instrucciones.
La IA generativa se encuentra apenas en la etapa embrionaria de su evolución a medida que continuamos encontrando nuevos usos. Pero tenga en cuenta que este es un campo que evoluciona rápidamente. Un experimento de la Universidad de Stanford demostró que ChatGPT 3.5 desarrolló espontáneamente una inteligencia de “Teoría de la Mente” de un niño de 9 años, mientras que algunas ramas de la IA, como la IA autoconsciente, aún están a años de distancia de su realización.
¿Cómo funciona la IA generativa?
Los modelos de IA generativa se alimentan con cantidades masivas de contenido llamado datos de entrenamiento. Luego, estos modelos de IA se programan con un algoritmo que les permite generar soluciones y tipos específicos de resultados en función de sus datos de entrenamiento. Estos algoritmos analizan los patrones y relaciones en sus datos de entrenamiento para comprender lo que quiere el usuario. La IA generativa es más avanzada que cualquier otra forma de inteligencia predictiva porque aprende continuamente de estos patrones y genera contenido nuevo para el usuario.
El resultado es un contenido que parece natural y humano. La fama reciente de esta tecnología se debe a la simplicidad de nuevas interfaces de usuario para crear textos, gráficos y vídeos de alta calidad en cuestión de segundos. Si bien una herramienta de IA generativa como ChatGPT es increíblemente compleja en su interior, su interfaz de chatbot la hace tan simple como tener una conversación con otro ser humano. Esta facilidad de uso es la razón de la explosión de herramientas de IA generativa en todo el mundo.
Controversias que genera la IA generativa
Debido al uso masivo de la IA generativa han surgido debates y controversoas, a la vez que preocupaciones sobre los deepfakes (imágenes o videos falsificados digitalmente) y ataques dañinos de ciberseguridad a las empresas, incluidas prompts nefastos que imitan a personas para perjudicarlas.
Dos avances recientes adicionales que se analizarán con más detalle a continuación han desempeñado un papel fundamental en la generalización de la IA generativa: los transformadores y los innovadores modelos de lenguaje que han surggido. Los transformadores son un tipo de aprendizaje automático que hizo posible que los investigadores entrenaran modelos cada vez más grandes sin tener que etiquetar todos los datos por adelantado. De esta manera se podrían entrenar nuevos modelos en miles de millones de páginas de texto, lo que daría como resultado respuestas con más profundidad. Además, los transformadores desbloquearon una nueva noción llamada atención que permitía a los modelos rastrear las conexiones entre palabras en páginas, capítulos y libros en lugar de solo en oraciones individuales. Y no sólo palabras: los transformadores también podrían utilizar su capacidad de rastrear conexiones para analizar códigos, proteínas, sustancias químicas y ADN.
¿Cómo funciona la IA generativa?
La IA generativa comienza con un mensaje que puede ser en forma de texto, imagen, video, diseño, notas musicales o cualquier entrada que el sistema de IA pueda procesar. Luego, varios algoritmos de IA devuelven contenido nuevo en respuesta al mensaje. El contenido puede incluir ensayos, soluciones a problemas o falsificaciones realistas creadas a partir de imágenes o audio de una persona.
Las primeras versiones de la IA generativa requerían el envío de datos a través de una API o un proceso complicado. Los desarrolladores tuvieron que familiarizarse con herramientas especiales y escribir aplicaciones utilizando lenguajes como Python.
Ahora, los pioneros en IA generativa están desarrollando mejores experiencias de usuario que le permiten describir una solicitud en un lenguaje sencillo. Después de una respuesta inicial, también puedes personalizar los resultados con comentarios sobre el estilo, el tono y otros elementos que deseas que refleje el contenido generado.
Avances de la IA generativa
Los rápidos avances en los llamados modelos de lenguaje grande (LLM), es decir, modelos con miles de millones o incluso billones de parámetros, han abierto una nueva era en la que los modelos de IA generativos pueden escribir texto atractivo, pintar imágenes fotorrealistas e incluso crear algo entretenido. comedias de situación sobre la marcha. Además, las innovaciones en IA multimodal permiten a los equipos generar contenido en múltiples tipos de medios, incluidos texto, gráficos y video. Esta es la base de herramientas como Dall-E que crean automáticamente imágenes a partir de una descripción de texto o generan títulos de texto a partir de imágenes.
A pesar de estos avances, todavía estamos en los primeros días del uso de la IA generativa para crear texto legible y gráficos estilizados fotorrealistas. Las primeras implementaciones han tenido problemas con la precisión y el sesgo, además de ser propensas a alucinaciones y escupir respuestas extrañas. Aún así, el progreso hasta ahora indica que las capacidades inherentes de este tipo de IA podrían cambiar fundamentalmente los negocios. En el futuro, esta tecnología podría ayudar a escribir códigos, diseñar nuevos medicamentos, desarrollar productos, rediseñar procesos comerciales y transformar las cadenas de suministro.
Ejemplos de inteligencia artificial generativa
Una herramienta GenAI suele exhibir un mayor nivel de inteligencia y más interactividad entre humanos y mentiras que los sistemas de IA tradicionales. Estos ejemplos de herramientas GenAI no son exhaustivos, ya que hay herramientas disponibles para cada propósito. A continuación se muestran algunos ejemplos de IA generativa popular en la actualidad:
ChatGPT
La gran herramienta de modelo de lenguaje de OpenAI que llamó nuestra atención sobre la IA generativa y la convirtió en nuestro asistente de escritura.
DALL-E 2
Otra herramienta de OpenAI que puede recibir indicaciones de texto y generar obras de arte e imágenes.
MusicLM
Un compositor de música con IA desarrollado por Google para componer música original de cualquier género.
GitHub Copilot
Esta herramienta de codificación impulsada por IA de GitHub y OpenAI ayuda a los programadores a generar fragmentos de código a partir de indicaciones en lenguaje natural.
Redes generativas adversarias (GAN)
Esta es una clase más amplia de modelos de IA generativa que utilizan dos redes neuronales separadas (como un jugador y un entrenador) para mejorarse a sí mismos y crear productos realistas o herramientas analíticas (por ejemplo, nuevos diseños, realidad) rostros humanos, etc.
La IA generativa ha sido comparada con las máquinas de vapor y los aviones por su impacto transformador en la vida. Pero es importante reconocer que todavía estamos en la fase inicial y que podría llevar algunos años sortear sus peligros y convertirlo en una rutina.