IA que imagina: Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa

IA que imagina: Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa

Hoy en día puede parecer que todo gira entorno a la Inteligencia Artificial y esto ha creado un cierto miedo a esta tecnología.

Con el rápido crecimiento de aplicaciones como ChatGPT y Midjourney, la atención hacía la Inteligencia Artificial se ha incrementado como nunca.

Pero, te has preguntado cómo esta tecnología funciona, si es así te digo que ambas aplicaciones caen dentro de la Inteligencia Artificial Generativa.

La IA Generativa es un tipo de Inteligencia Artificial (IA) que puede producir contenidos como audio, texto, código, video, imágenes y otros datos. Los resultados que se producen pueden ser en el mismo medio en el que se le pide (por ejemplo, texto a texto) o en un medio diferente del que se le pide (por ejemplo, texto a imagen, o imagen a video).

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¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial Generativa?

La IA Generativa es un tipo de Machine Learning que funciona entrenando modelos de software para que hagan predicciones basadas en datos sin necesidad de ser programados explícitamente.

Si lo explicamos de manera sencilla, los modelos de IA Generativa se alimentan de grandes cantidades de contenidos existentes, y cuando hablamos de grandes cantidades de datos estamos hablando de millones de datos como mínimo, que se utilizan para entrenar estos modelos y que produzcan nuevos contenidos.

Pero no solamente eso, también pueden aprender a identificar patrones en el conjunto de datos basándose en una distribución de probabilidades, también pueden crear patrones similares o resultados basados en estos patrones.

Esta tecnología utiliza redes neuronales que le permite manejar patrones más complejos que el Machine Learning tradicional. Estas redes neuronales están inspiradas en el cerebro humano y no requieren necesariamente la supervisión o intervención humana para distinguir diferencias o patrones en los datos de entrenamientos.

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¿Cómo desarrollar modelos generativos de IA?

En estos momentos se cuentan con múltiples tipos de modelos generativos y la combinación de los atributos positivos de cada uno de ellos permite crear modelos aún más potentes. A continuación se ofrece un desglose de algunos de estos modelos:

Modelos de difusión

Son modelos generativos que determinan vectores en el espacio mediante un proceso de dos pasos durante el entrenamiento: difusión directa y difusión inversa.

El proceso de difusión directa o hacia delante añade lentamente ruido aleatorio a los datos de entrenamiento, mientras que el proceso inverso invierte el ruido para reconstruir las muestras de datos. Para generar nuevos datos se ejecuta el proceso de eliminación de ruido inverso a partir de un ruido totalmente aleatorio.

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Aunque el entrenamiento de un modelo de difusión puede llevar más tiempo que otros modelos generativos, gracias al proceso de dos pasos, se pueden entrenar cientos, inclusive infinitas capas, lo que significa que pueden ofrecer los resultados de mayor calidad cuando se construyen modelos generativos de IA.

Este tipo de modelos se puede clasificar como modelos básicos, porque son a gran escala, ofrecen resultados de alta calidad, son flexibles y se consideran los mejores para casos de uso generalizados. Aunque el inconveniente que tiene este tipo de modelo es el proceso de muestreo inverso, que puede ocasionar que la ejecución sea un proceso lento y largo.

Autocodificadores variacionales (VAE)

Este tipo de modelos cuentan dos redes neuronales denominadas codificadores y decodificador.

El codificador, con los datos de entrada que se le entregue, la convierte en una representación más pequeña y densa de los datos. Esta representación comprimida conserva la información necesaria para que el decodificador reconstruya los datos de entrada originales, al tiempo que descarta cualquier información irrelevante.

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El codificador y el decodificador trabajan juntos para aprender una representación de datos ocultos que sea eficiente y sencilla. Esto permite muestrear fácilmente nuevas representaciones que se encuentran ocultas y que pueden mapearse a través del decodificador para generar nuevos datos.

Aunque este modelo puede generar resultados cómo imágenes más rápidamente, las imágenes que generan no son tan detalladas como las de los modelos de difusión.

Redes generativas adversarias (GAN)

Fueron descubiertas en 2014 y era la la metodología más utilizadas de las anteriores antes del recién éxito de los modelos de difusión. Las GANs enfrentan a dos redes neuronales: un generador que genera nuevos ejemplos y un discriminador que aprende a distinguir el contenido generado como real (el dominio) o falso (generado).

Ambas redes neuronales se entrenan juntas y se hacen más inteligentes a medida que el generador produce mejores contenidos y el discriminador mejora a la hora de detectar los contenidos generados. Este procedimiento se repite, empujando a ambas redes a mejorar continuamente después de cada iteración hasta que el contenido generado puede pasar por uno real.

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Aunque este tipo de modelo puede proporcionar muestras de alta calidad y generar salidas rápidamente, la diversidad de muestras es escasa, por lo que son más adecuados para la generación de datos específicos.

Redes transformadoras

Están diseñados para procesar datos de entrada secuenciales de forma no secuencial.

Hay dos mecanismos que hacen que los transformadores sean especialmente adecuados para las aplicaciones de IA Generativa basadas en texto: la autoatención y las codificaciones posicionales. Ambas tecnologías ayudan a representar el tiempo y permiten que el algoritmo se centre en cómo se relacionan las palabras a lo largo de grandes distancias.

Una capa de autoatención asigna un peso a cada parte de una entrada, este peso significa la importancia de esa entrada en contexto con el resto de la entrada. Por su parte, el codificador posicional se centra en cómo se relacionan las palabras a lo largo de grandes distancias.

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Un transformador internamente se compone de múltiples bloques transformadores, también conocidos como capas: capas de autoatención, capas de feed-forward y capas de normalización. Todas estas capas trabajan juntas para descifrar y predecir flujos de datos tokenizados, que podrían incluir texto, secuencias de proteínas o incluso parches de imágenes.

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Ejemplos de herramientas de IA Generativa

Algunas de las herramientas que se han desarrollado hasta dentro de la IA Generativa son las siguientes:

Tipos de modelos de texto

  • ChatGPT: es un chatbot conversacional basado en procesamiento del lenguaje natural que ayuda a automatizar la creación de documentos largos y cortos. El modelo, que se basa en consultas, responde al requerimiento dado por el usuario y genera contenidos ágiles y concisos. Se basa en un transformador generativa preentrenado (GPT) y en modelos de largo lenguaje (LLM).
  • Claude: es un sistema de IA que puede generar redacciones, establecer el tono y la voz de contenido y comprobar si hay errores ortográficos y gramaticales. Claude trabaja con los datos y las redes neuronales entrenadas con GPT.
  • Bard: es un servicio conversacional de Google. Puede detectar patrones de búsqueda y alinearlos con la consulta de búsqueda del usuario para ayudarle a obtener las mejores respuestas. La herramienta está programada con un modelo de largo lenguaje (LLM) conocido como LaMDA AI.
  • LLaMA: desarrollado por Meta, es un modelo de procesamiento del lenguaje natural más pequeño que GPT-4 pero con el objetivo de tener el mismo rendimiento. Aunque también es un modelo de lenguaje autorregresivo basado en transformadores, LLaMA se entrena con más tokens para mejorar el rendimiento con un menor número de parámetros.
  • GitHub Copilot: es un generador de texto creado por OpenAI para GitHub. Este pluging es utilizado para crear hilos de código automatizados y encontrar respuestas a sus preguntas recurrentes.

Tipos de modelos multimodales

  • GPT-4: es un modelo multimodal que acepta, procesa y genera todas las formas de medios sintéticos. Este modelo es más costoso que GPT-3, pero se utiliza para recalibrar las respuestas del modelo, generar distintas variaciones de salida o añadir más funciones y complementos para las empresas.
  • DALL-E 3: es una herramienta para crear temas, fondos, ilustraciones y caricaturas. La herramienta descompone las indicaciones del usuario y trabaja sobre conjuntos de imágenes para expatriar vectores, píxeles y flechas, y utiliza la información para crear imágenes más nuevas.
  • Stable Diffusion: es un modelo de conversión de texto en imagen similar a DALL-E 3, pero que utiliza un proceso llamado difusión para reducir gradualmente el ruido en la imagen hasta que coincide con la descripción del texto.
  • Progen: es un modelo multimodal entrenado en 280 millones de muestras de proteínas para generar proteínas basadas en propiedades deseadas especificadas mediante la introducción de texto en lenguaje natural.

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Beneficios de la IA Generativa

La IA Generativa ha permitido reimaginar muchas de nuestras actividades bajo una nueva luz. Los poderes de esta tecnología ya está beneficiando a muchos de las siguientes maneras:

  • Desarrollo de productos mejorado: permite acelerar y mejorar los procesos de desarrollo de productos. Con esta tecnología puedes generar variaciones de diseño, prototipos y simulaciones, lo que te permite explorar una amplia gama de posibilidades, iterar rápidamente y optimizar tus productos para mejorar el rendimiento, la funcionalidad y la satisfacción del cliente.
  • Ahorro de tiempo y dinero: al automatizar ciertas tareas y generar datos sintéticos, la IA Generativa te puede ayudar a reducir costes y ahorrar tiempo. También elimina la necesidad de generar datos manualmente, reduce la dependencia de prototipos físicos y agiliza los procesos de diseño iterativo. Esto te permite lanzar productos al mercado de forma más rápida y eficiente.
  • Experiencias de cliente personalizadas: te permite ofrecer experiencias de cliente mucho más personalizadas mediante la captura de preferencias individuales y la generación de recomendaciones, contenidos o productos a medida. Esta personalización puede aumentar la satisfacción, el compromiso y la fidelidad del cliente, lo que en última instancia impulsa la repetición de negocios y las relaciones a largo plazo con los clientes.
  • Mayor conocimiento del cliente: te permite obtener una visión más profunda de las preferencias, comportamientos y tendencias del mercado de los clientes. Te ayuda a comprender el sentimiento de los clientes y a identificar patrones emergentes. Además, te permite descubrir información valiosa para el desarrollo de productos, estrategias de marketing y mejoras en el servicios al cliente.
  • Toma de decisiones basada en datos: gracias a la capacidad de la IA Generativa para generar escenarios, previsiones y perspectivas basadas en datos, se puede tomar decisiones más informadas y basadas en datos. Proporciona información valiosa para comprender las tendencias, anticiparse a los cambios de mercado, optimizar la asignación de recursos y mitigar los riesgos, mejorando su planificación estratégica y sus procesos de toma de decisiones.
  • Marketing y publicidad innovadores: puede generar contenidos creativos, recomendaciones personalizadas y campañas específicas. Además, te ayuda a transmitir mensajes impactantes, atraer al público objetivo y maximizar el rendimiento de las inversiones en marketing.
  • Eficiencia operativa: puede mejorar la eficiencia operativa automatizando tareas, optimizando procesos y proporcionando información valiosa. Puede ayudarte a identificar cuellos de botella, agilizar los flujos de trabajo y tomar decisiones basadas en datos.
  • Mejora de la gestión de riesgo: puede ayudar dentro de está área generando datos sintéticos para pruebas, simulando escenarios potenciales e identificando anomalías o valores atípicos. También ayuda a evaluar y mitigar riesgos, mejorar las medidas de ciberseguridad y garantizar la integridad y fiabilidad de sus sistemas y operaciones.
  • Escalibilidad y flexibilidad: permite adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio. Puede manejar grandes conjuntos de datos, generar contenidos a la carta y desplegarse en diversas plataformas y canales. Esto te permite ampliar tus operaciones, llegar a un público más amplio y satisfacer las demandas cambiantes de los clientes.
  • Ventaja competitiva: al aprovechar la IA Generativa, puedes obtener una ventaja competitiva en tu sector. Te permite innovar, diferenciar tus productos o servicios y ofrecer características únicas u opciones de personalización que te diferencien de tus competidores. Esto puede atraer a nuevos clientes, aumentar la cuota de mercado y posicionar tu empresa como líder en su campo.
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Limitaciones de la IA Generativa

Al embarcarse en el viaje de la implantación de la IA Generativa, debes estar consciente de los retos que conlleva:

  • Alucinaciones: este término técnico se refiere a la tendencia de ciertos modelos de IA a generar disparates o errores que no se corresponden con los hechos ni con la lógica del mundo real o del sentido común.
  • Dependencia del etiquetado de datos: aunque muchos modelos generativos de IA pueden entrenarse de forma no supervisada utilizando datos no etiquetados, la calidad y veracidad de los datos sigue siendo un problema. Muchas empresas tecnológicas, como OpenAI y Facebook, recurren a trabajadores subcontratados que realizan tareas de enriquecimiento de datos, como el etiquetado o la generación de datos de entrenamiento.
  • Dificultad con la moderación de contenidos: otra preocupación es la capacidad de los modelos de IA para reconocer y filtrar contenidos inapropiados. Como en el caso del etiquetado de datos gran parte de este trabajo sigue dependiendo de contratistas humanos para etiquetar y filtrar grandes cantidades de contenido ofensivo y potencialmente traumatizante.
  • Cuestiones éticas: además de los problemas laborales como los ejemplos anteriores, se ha demostrado que los algoritmos amplifican o reproducen la discriminación y los sesgos existentes inherentes a los datos de entrenamiento. Esto puede tener repercusiones muy negativas.
  • Consumo de energía: los modelos de IA tienen un gran impacto ecológico, ya que requieren una enorme cantidad de electricidad para funcionar. A medida que aumente el uso de estas tecnologías, también lo hará la demanda sobre el medio ambiente.
  • Cuestiones jurídicas y normativas: el sistema jurídico no dispone actualmente de un marco suficiente para abordar muchas de las implicaciones de la tecnología de IA algunos ejemplos son:
    • Derechos de autor: dado que los modelos generativos de IA se entrenan a partir de gran cantidad de datos, puede resultar difícil verificar si los materiales incluidos en los datos o las obras resultantes generadas infringen las leyes de derechos de autor.
    • Privacidad: la IA Generativa plantea problemas en torno a la recopilación, el almacenamiento, el uso y la seguridad de los datos, tanto personales como empresariales.
    • Autonomía y responsabilidad: la tecnología de IA plantea problemas de responsabilidad y para explicarlo mejor pongamos un ejemplo, cuando se trata de sistemas autónomos como los coches autoconducidos, no está claro cómo determinar la responsabilidad en caso de accidente.
  • Implicaciones políticas: la IA Generativa plantea problemas en torno a la información falsa o engañosa y la veracidad de medios como las imágenes fotorrealistas o las grabaciones de voz. También puede interferir en los procesos que invitan a la participación democrática falsificando un gran volumen de comentarios, presentaciones o mensajes.
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Aplicaciones de la IA Generativa

La IA Generativa ha pasado a ser un avance recientemente descubierto en industrias comerciales y no comerciales. Desde la industria automotriz hasta la atención sanitaria, pasando por la tecnología médica y la aeronáutica, la IA Generativa se está utilizando para crear modelos y aumentar la computación con el fin de lograr resultados seguros.

Entre todas las industrias que aceptan la IA Generativa, algunas son:

  • Texto generado por IA: los cahtbots son capaces de simular procesos de pensamiento humano, entrenar datos en línea y automatizar la creación de contenidos. Basándose en las indicaciones del usuario, busca datos de entrada relevantes y emite una respuesta perfectamente pertinente.
  • Generadores de texto a voz: estos desarrollos puede convertir texto en audio de alta calidad. Se utiliza sobretodo en respuestas de voz interactivas, interfaces de voz a texto y tecnologías de asistencia.
  • Reconocimiento de imágenes: con un modelado predictivo de alta gama, los modelos de IA Generativa pueden identificar las partes que faltan en una imagen, ajustar los fondos, establecer la iluminación, arreglar imágenes rotas o con problemas y crear una desde cero.
  • Música generada por IA: sin la necesidad de utilizar mezcladores de sonido ni soporte de grabación de audio, los generadores de música de IA pueden grabar, componer y guardar música. Al entender los modos, tonos y las notas podrás crear sinfonías.
  • Simulación de juegos en realidad virtual: estos sistemas pueden predecir los próximos movimientos de un personaje de juego en un ecosistema de realidad virtual y dirigir sus contramovimientos en consecuencia.
  • Personajes de vídeo: las plataformas te ayuda a diseñar modelos 3D, personajes, avatares, gamificados y mucho más para incluirlos en tus videos. Al comprender los elementos temporales o espaciales de un vídeo, también puede construir nuevos vídeos sin ninguna herramienta externa de edición de vídeo.
  • Nanotecnología: los nanobots se consideran una forma indolora de curar enfermedades terminales como el cáncer. Estos robots autopramados del tamaño de una molécula tienen el potencial de detectar tejidos humanos afectados y liberar antibióticos.
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Conclusión

La IA Generativa es una nueva tecnología apasionante con posibilidades potencialmente infinitas que transformará nuestra forma de vivir y trabajar. Tradicionalmente, la IA ha sido el reino de los profesionales dentro de la tecnología, pero ahora, la capacidad de la generación de nuevos contenidos utilizando lenguaje sencillo en cuestión de segundos ha abierto la IA a una base de usuarios mucho más amplia.

Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología, hay que tener cuidado con sus aplicaciones. Se han planteado y se seguirán planteando muchas implicaciones, desde jurídicas, éticas y políticas hasta ecologías, sociales y económicas, a medida que se siga adoptando y desarrollando la IA Generativa.

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