Inteligencia artificial generativa (IA generativa) se refiere a un tipo de inteligencia artificial capaz de crear nuevos contenidos a partir de datos existentes.
En contraste con los algoritmos tradicionales que se contentan con la clasificación, predicción o resolución de problemas, los modelos generativos producen imágenes, textos, sonidos, etc. Se trata de una rama del aprendizaje profundo (deep learning).
Aplicaciones de la IA generativa
La IA generativa ha encontrado numerosas aplicaciones en diversos sectores:
- Redacción: generación de artículos, relatos, código informático, poemas o guiones para cine gracias a grandes modelos de lenguaje (large language models o LLMs) en particular.
- Artes visuales: producción de obras de arte, diseños o prototipos.
- Música: composición de nuevas melodías o piezas musicales.
- Videojuegos: creación de personajes, niveles o escenarios interactivos.
- Síntesis de voz: producción de voces sintéticas que imitan las voces humanas.
Cómo funciona la IA generativa
La IA generativa está revolucionando muchos campos, desde la creación artística hasta la investigación científica. Para comprender todo el alcance de esta revolución, es esencial analizar las tecnologías que la hacen posible, en particular las redes generativas adversariales (GAN) y los transformadores.
GANs: la competencia al servicio de la creación
Las GANs se basan en un duelo entre dos redes neuronales:
- El generador se esfuerza por crear datos cada vez más realistas (imágenes, música, etc.);
- El discriminador se entrena para distinguir los datos reales de los creados por el generador.
Por ejemplo, se puede pedir al generador que cree imágenes de gatos. El discriminador tendrá entonces que dar su veredicto: sí o no, ¿la imagen producida representa un gato? Esta competición empuja a las dos redes a mejorar constantemente, hasta que el generador produce datos suficientemente realistas.
Leyenda: el generador y el discriminador son redes neuronales. El generador envía una muestra de datos aleatorios, el discriminador asocia una puntuación de "pérdida" a estos inputs para hacer converger mejor los atributos de los datos generados (en este caso imágenes) con los atributos de los datos reales.
Transformadores: dominar el lenguaje
Los transformadores son un tipo de arquitectura de red neuronal que ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing o NLP). Su principal innovación radica en el mecanismo de atención, que les permite ponderar la importancia de cada palabra de una frase en función de su contexto.
De este modo, al traducir una frase del inglés al francés, por ejemplo, el mecanismo de atención permite a una red de tipo transformador comprender la relación entre las distintas palabras de la frase, y no traducir cada palabra individualmente, sino tener en cuenta el contexto global del texto que se va a traducir.
Ventajas y limitaciones
Una de las principales ventajas de la IA generativa es su capacidad para crear contenidos de forma autónoma, lo que puede agilizar enormemente los procesos creativos y reducir los costes de producción. Sin embargo, también presenta retos éticos y técnicos, como la generación de contenidos sesgados o el uso malintencionado de estas tecnologías para crear deepfakes o desinformación.
En resumen, la inteligencia artificial generativa abre nuevas perspectivas de creatividad e innovación, al tiempo que plantea cuestiones cruciales sobre la gestión y la ética de sus usos.
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