¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa y por qué es la nueva frontera de la IA?
Desconocida, impredecible y mirada con desconfianza: la Inteligencia Artificial (IA) hasta hace pocos años parecía pertenecer solo a las películas y libros que narraban el misterioso mundo de la ciencia ficción.
En efecto, se veía a la IA como algo muy similar a un sueño que difícilmente podría encontrar espacio en el mundo cotidiano. Sin embargo, lo que parecía imposible, gracias al desarrollo de la tecnología y la continua evolución de algoritmos y técnicas, se ha convertido en una realidad.
Hoy en día, la Inteligencia Artificial se utiliza para automatizar tareas y resolver problemas complejos, encontrando aplicación en una amplia variedad de contextos: desde el lenguaje hasta la investigación científica, desde el mercado bursátil hasta la robótica y hasta la industria de los juguetes. La IA se ha vuelto cada vez más relevante en nuestra vida diaria y está cambiando el mundo tal como lo conocemos.
Un área de investigación que forma parte del campo de la IA es la Inteligencia Artificial Generativa, también conocida como IA generativa o GenAI, que utiliza técnicas de Machine Learning y Deep Learning para generar nuevos datos, como imágenes, música y texto, que no existían previamente. Este tipo de IA, a diferencia de la IA discriminativa, está diseñada para no hacer distinciones entre los datos de entrada, sino para desarrollar una comprensión de los datos que se le presentan y dar vida a algo nuevo.
La GenAI es capaz de producir contenidos complejos y altamente realistas que imitan la creatividad humana, lo que la convierte en una herramienta valiosa para muchos sectores como los videojuegos, el entretenimiento y el diseño de productos. Puede usarse para crear animaciones, reducir los tiempos de desarrollo de videojuegos y aplicaciones, revolucionar la forma en que se crea la música e incluso crear mundos virtuales completos.
Además, la GenAI puede ser utilizada para mejorar la precisión de los diagnósticos médicos, acelerar el descubrimiento de nuevos fármacos, aumentar la precisión de los sistemas de identificación facial, combatir fraudes e identificar medidas de seguridad informática para mitigar vulnerabilidades en redes y sistemas.
La Inteligencia Artificial Generativa tiene un gran potencial de uso en una variedad de sectores, lo que la convierte en un componente clave del futuro de la IA. Por lo tanto, es importante comprender las implicaciones de esta tecnología y sus aplicaciones para poder aprovechar al máximo sus beneficios, garantizando al mismo tiempo un uso responsable.
¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial Generativa?
La expresión Inteligencia Artificial Generativa describe modelos de Inteligencia Artificial que, entrenados en grandes series de datos, son capaces de producir automáticamente contenido en forma de texto, imágenes, audio y video, prediciendo la siguiente palabra o píxel. En otras palabras, un sistema de GenAI se construye aplicando el aprendizaje automático no supervisado o auto-supervisado a un conjunto de datos.
Generalmente, el punto de partida es una entrada simple de texto, llamada prompt, en la que el usuario describe el resultado que desea. Posteriormente, varios algoritmos generan nuevos contenidos según lo solicitado en el prompt.
Por ejemplo, un usuario puede pedir al sistema que genere varias melodías posibles a partir de una secuencia de notas y acordes. Luego, puede perfeccionar estas secuencias musicales agregando matices para obtener el resultado que considera satisfactorio. También, el usuario puede pedir al sistema que genere un ensayo sobre un tema específico, y el modelo GenAI lo hará utilizando los datos que se le proporcionaron.
Las capacidades de un sistema de IA generativa dependen, por lo tanto, del tipo de conjunto de datos utilizado:
Texto: cuando hablamos de Inteligencia Artificial y sitios que ayudan a producir textos, el primer y más importante ejemplo es ChatGPT, un chatbot desarrollado por OpenAI que puede simular una conversación con un ser humano. Los sistemas de GenAI entrenados con palabras o tokens de palabras son capaces de generar textos largos, crear historias e incluso escribir libros.
Código: además de texto en lenguaje natural, un sistema GenAI también puede ser entrenado con textos en lenguajes de programación para generar código fuente para nuevos programas informáticos. Un ejemplo de esto es OpenAI Codex.
Imágenes: los sistemas de IA generativa también pueden crear nuevas imágenes a partir de conjuntos de imágenes con descripciones en texto. Un ejemplo en este caso es Imagen de Google, que es capaz de crear imágenes basadas en simples entradas de texto.
Música: un sistema de GenAI, como MusicLM, puede ser entrenado con datos de audio y anotaciones de texto para generar nuevos fragmentos musicales. Este tipo de IA podría revolucionar la forma en que se compone la música, permitiendo a los músicos crear nuevas composiciones en poco tiempo.
Video: un sistema de GenAI entrenado en videos puede generar nuevas secuencias con solo una entrada de texto. Un ejemplo bien conocido de este tipo de sistema es Gen1 de RunwayML.
Moléculas: los sistemas de IA generativa también pueden ser entrenados con secuencias de aminoácidos o representaciones moleculares para ayudar en el descubrimiento de nuevos medicamentos.
Multimodal: un sistema de IA generativa puede estar compuesto por varios modelos generativos o por un solo modelo entrenado en múltiples tipos de datos. Por ejemplo, una versión de GPT-4 de OpenAI acepta entradas tanto de texto como de imágenes.
¿Qué futuro le espera a la Inteligencia Artificial?
Mientras estamos ocupados discutiendo sobre cuál es el impacto de la Inteligencia Artificial en nuestras vidas, la implementación de la IA generativa ya está modificando la forma en que trabajamos, vivimos y creamos, y ha demostrado ser un recurso valioso en una variedad de casos de uso y sectores.
La GenAI es, de hecho, una fuente de inspiración que nos permite diseñar, crear e innovar de maneras que antes no eran posibles. Las posibilidades creadas por la IA pueden ayudarnos a tomar decisiones más informadas y a explorar nuevas perspectivas, permitiéndonos innovar en sectores como la salud, la educación, las finanzas y los viajes.
En el futuro cercano, según algunos expertos, esta tecnología podría convertirse en fundamental para la vida cotidiana, tal como ya ocurrió con Internet y los teléfonos inteligentes. Ciertamente, existen aspectos muy importantes a considerar, como las implicaciones éticas y los riesgos potenciales asociados con el uso de la IA generativa, que no deben ser ignorados, pero el potencial y los beneficios que esta tecnología aporta no pueden ser negados.
