Inteligenica Artificial Generativa

Inteligencia artificial generativa: ¿Qué es y cómo se utiliza?

Una de las áreas de la inteligencia artificial que está experimentando un crecimiento exponencial es la llamada IA generativa, la cual permite a diferentes software crear nuevos datos, como imágenes, texto, música y código.

En esta nota, te explicaremos qué es la inteligencia artificial generativa, cómo funciona y cuáles son sus principales aplicaciones.

¿Qué es la inteligencia artificial generativa?

Como tal, la inteligencia artificial generativa es una rama de la IA que se centra en la creación de nuevos datos desde cero.

Esta se basa en un tipo de aprendizaje automático llamado aprendizaje profundo, una técnica de IA que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de grandes cantidades de datos.

En el caso de la inteligencia artificial generativa, las redes neuronales artificiales se utilizan para aprender las características de un conjunto de datos existente. Una vez que estas redes han aprendido lo necesario de la información que se les ha proporcionado, pueden utilizarla para generar nuevos datos que sigan estas características deseadas por el usuario.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial generativa?

La inteligencia artificial generativa funciona a través de un proceso de aprendizaje supervisado, en el cual los programas se entrenan con un conjunto de datos de entrada y un conjunto de datos de salida.

En este caso, ese conjunto de datos de entrada suele ser imágenes, texto, música o código, mientras que el de salida suele ser uno de imágenes, texto, música o código generado por humanos.

El proceso de aprendizaje supervisado se lleva a cabo en dos etapas:

• El enfoque de aprendizaje supervisado:En este enfoque, los sistemas se entrenan en un conjunto de datos de ejemplos de contenido existente que están etiquetados con la información que se desea generar. Por ejemplo, un sistema de IA generativa que se utiliza para generar texto podría entrenarse en un conjunto de datos de artículos de noticias que están etiquetados con el tema del artículo.
• El enfoque de aprendizaje no supervisado:En este enfoque, los sistemas se entrenan en un conjunto de datos de ejemplos de contenido existente que no están etiquetados. Los sistemas aprenden a identificar patrones en el contenido y luego utilizan estos patrones para generar contenido nuevo

Principales aplicaciones de la inteligencia artificial generativa

La inteligencia artificial generativa tiene un gran potencial para transformar el mundo. Sus principales aplicaciones incluyen:

• Creación de contenido:La inteligencia artificial generativa se puede utilizar para crear contenido nuevo, como imágenes, texto, música y código. Esto tiene un gran potencial para las industrias del entretenimiento, la publicidad y la educación.
• Automatización de tareas:La inteligencia artificial generativa se puede utilizar para automatizar tareas que actualmente requieren la intervención humana. Esto tiene un gran potencial para mejorar la eficiencia y reducir los costos.
• Descubrimiento de nuevos conocimientos:La inteligencia artificial generativa se puede utilizar para descubrir nuevos conocimientos a partir de datos existentes. Esto tiene un gran potencial para impulsar la innovación en una amplia gama de campos.

¿Cuáles son los desafíos de la IA generativa?

Como espacio en evolución, los modelos generativos todavía se consideran en sus primeras etapas, lo que les da espacio para crecer en las siguientes áreas.

1. Escala de la infraestructura informática:los modelos de IA generativa pueden presumir de miles de millones de parámetros y requieren canales de datos rápidos y eficientes para entrenarse. Se necesitan importantes inversiones de capital, experiencia técnica e infraestructura informática a gran escala para mantener y desarrollar modelos generativos. Por ejemplo, los modelos de difusión podrían requerir millones o miles de millones de imágenes para entrenarse. Además, para entrenar conjuntos de datos tan grandes, se necesita una potencia informática masiva y los profesionales de la IA deben poder adquirir y aprovechar cientos de GPU para entrenar sus modelos.
2. Velocidad de muestreo:debido a la escala de los modelos generativos, puede haber latencia en el tiempo que lleva generar una instancia. Particularmente para casos de uso interactivos como chatbots, asistentes de voz con IA o aplicaciones de servicio al cliente, las conversaciones deben ocurrir de manera inmediata y precisa. A medida que los modelos de difusión se vuelven cada vez más populares debido a las muestras de alta calidad que pueden crear, sus lentas velocidades de muestreo se han vuelto cada vez más evidentes.
3. Falta de datos de alta calidad:a menudo, los modelos generativos de IA se utilizan para producir datos sintéticos para diferentes casos de uso. Sin embargo, si bien todos los días se generan en todo el mundo grandes cantidades de datos, no todos los datos se pueden utilizar para entrenar modelos de IA. Los modelos generativos requieren datos imparciales y de alta calidad para funcionar. Además, algunos dominios no tienen datos suficientes para entrenar un modelo. Por ejemplo, existen pocos activos 3D y su desarrollo es costoso. Estas áreas requerirán importantes recursos para evolucionar y madurar.
4. Licencias de datos:Para agravar aún más el problema de la falta de datos de alta calidad, muchas organizaciones luchan por obtener una licencia comercial para utilizar conjuntos de datos existentes o crear conjuntos de datos personalizados para entrenar modelos generativos. Este es un proceso extremadamente importante y clave para evitar problemas de infracción de propiedad intelectual.

¿Cuáles son los beneficios de la IA generativa?

La IA generativa es importante por varias razones. Algunos de los beneficios clave de la IA generativa incluyen:

1. Los algoritmos de IA generativa se pueden utilizar para crear contenido nuevo y original, como imágenes, vídeos y texto, que no se puede distinguir del contenido creado por humanos. Esto puede resultar útil para aplicaciones como entretenimiento, publicidad y artes creativas.
2. Los algoritmos de IA generativa se pueden utilizar para mejorar la eficiencia y precisión de los sistemas de IA existentes, como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. Por ejemplo, los algoritmos de IA generativa se pueden utilizar para crear datos sintéticos que se pueden utilizar para entrenar y evaluar otros algoritmos de IA.
3. Los algoritmos de IA generativa se pueden utilizar para explorar y analizar datos complejos de nuevas formas, lo que permite a las empresas y a los investigadores descubrir patrones y tendencias ocultos que pueden no ser evidentes únicamente a partir de los datos sin procesar.
4. Los algoritmos de IA generativa pueden ayudar a automatizar y acelerar una variedad de tareas y procesos, ahorrando tiempo y recursos para empresas y organizaciones.