¿Qué asociaciones tiene cuando oye algo sobre la inteligencia artificial? ¿Cree que es un concepto del mundo de la ciencia ficción? En realidad, esta tecnología de última generación está mucho más cerca de nosotros de lo que parece. Ya forma parte de la vida cotidiana de todos.
¿Ha tratado alguna vez con un chatbot avanzado como ChatGPT que puede darle una respuesta exhaustiva a casi cualquier pregunta? ¿O tal vez ya ha utilizado DALL-E o Midjourney para crear imágenes impresionantes con las que hace poco sólo podía soñar? En este artículo, le contaremos cómo la inteligencia artificial generativa ha pasado de ser una ficción a convertirse en la tecnología más importante del mundo moderno.
Inteligencia artificial generativa: ¿qué es?
Para entender qué es la inteligencia artificial generativa, primero tenemos que considerar qué se entiende por inteligencia artificial en sentido amplio. La inteligencia artificial es una tecnología que utiliza el aprendizaje automático y la lógica humana para reproducir acciones y comportamientos humanos.
Hay dos tipos principales de inteligencia artificial: la tradicional y la generativa. La inteligencia artificial tradicional se centra en resolver tareas específicas a partir de datos existentes. La principal tarea de la inteligencia artificial generativa es crear contenidos nuevos y únicos a partir de datos existentes.
La IA generativa utiliza redes neuronales de diferentes arquitecturas para crear de forma autónoma nuevos datos o contenidos originales. Estos modelos son capaces de generar texto, imágenes, vídeos, música, etc. Veamos con más detalle en qué se basan estos modelos y qué tipos de modelos existen.
Modelos de IA generativa
Los principales modelos de inteligencia artificial generativa son los siguientes:
1. Las redes generativas adversativas (GAN en inglés)
Consiste en dos redes neuronales entrenadas en modo competitivo: una red genera nuevos contenidos y la segunda evalúa su realismo. Este proceso busca mejorar continuamente la calidad de los contenidos generados.
2. Autocodificadores variacionales (VAE en inglés)
Este modelo se entrena para codificar eficazmente datos complejos en representaciones numéricas compactas, que luego pueden utilizarse para generar nuevos contenidos.
Por ejemplo, fotos de la naturaleza. La VAE puede «comprimir» esas fotos en un pequeño conjunto de números: es la «representación latente» de la imagen. A continuación, el modelo puede utilizar estas «representaciones latentes» para generar nuevas imágenes similares.
3. Redes neuronales recurrentes (RNN en inglés)
Crean contenidos teniendo en cuenta elementos anteriores, siguiendo la lógica y la secuencia. Permiten generar textos coherentes y significativos, así como melodías y otros tipos de datos secuenciales.
4. Transformadores
Se basan en un mecanismo de atención que permite modelar dependencias a largo plazo en los datos. Estos modelos se utilizan ampliamente para la comprensión del lenguaje, la traducción y la generación de datos textuales.
Un ejemplo destacado es Lingvanex, un traductor automático basado en redes neuronales del modelo transformador, que muestra los mejores resultados en el procesamiento del lenguaje natural.
¿Cómo funciona la IA generativa?
El proceso de todos los modelos de inteligencia artificial generativa suele constar de cuatro pasos:
1. Recopilación y preprocesamiento de datos
El análisis de big data es el paso más importante en el proceso de la inteligencia artificial generativa. En este proceso, se recopilan y analizan diversas imágenes, vídeo, audio, texto y otros materiales.
2. Entrenamiento del modelo
Una vez adquiridos los datos, se entrena el modelo de inteligencia artificial. Durante el proceso de entrenamiento, el modelo aprende los patrones y características presentes en los datos de entrenamiento utilizando algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
3. Creación de contenidos
Una vez completado el entrenamiento, el modelo está totalmente preparado para crear contenidos y responder a nuevas instrucciones. Utiliza los patrones y plantillas aprendidos con los que se ha entrenado para generar nuevos contenidos o predecir resultados en función de las instrucciones que ha recibido.
4. Evaluación, ajuste y mejora
Es importante evaluar la calidad del contenido generado por el modelo y ajustar los parámetros si es necesario. Los humanos o las máquinas inteligentes comprueban el rendimiento de la inteligencia artificial generativa utilizando métricas de evaluación especiales. La IA es capaz de aprender de los errores y mejorar, lo que se traduce en un mejor producto final.
Impacto de la IA generativa en las industrias
La inteligencia artificial generativa tiene un impacto significativo en diversas esferas de la vida y las actividades humanas:
- Fomento de la investigación y la innovación:
La IA generativa ayuda a los investigadores a analizar datos complejos, encontrar nuevos patrones y desarrollar conceptos innovadores. En el sector farmacéutico, por ejemplo, se utiliza para crear y optimizar secuencias de proteínas, acelerar el desarrollo de nuevos fármacos y mejorar la tecnología médica.
- Mejora de la experiencia del cliente:
Los chatbots y los asistentes virtuales basados en IA generativa son capaces de interactuar con los clientes en su idioma nativo. Proporcionan respuestas pertinentes y personalizadas a las consultas, mejorando los niveles de servicio y la experiencia del cliente.
- Creación de nuevos contenidos y productos:
La IA generativa tiene un gran potencial para crear contenidos innovadores y únicos de alta calidad para el marketing, la educación, el entretenimiento y otros campos. Sirve como fuente de ideas creativas en el desarrollo de logotipos, vídeos, música, ropa, muebles, juegos y otros productos.
- Mejora de la traducción automática y la localización:
La IA generativa es un elemento clave en las aplicaciones de traducción, ya que proporciona traducciones precisas y naturales. Permite adaptar el texto a las características lingüísticas y culturales de otras lenguas y regiones, mejorando la calidad de la localización de contenidos.
En general, la última tecnología de IA generativa ofrece nuevas oportunidades para acelerar la investigación, mejorar el servicio al cliente, crear nuevos productos y contenidos originales y mejorar la calidad de la traducción automática.
Lingvanex, como traductor automático basado en redes neuronales, tiene una serie de ventajas gracias a su IA generativa incorporada. Esto se refleja en una traducción más precisa y natural, con una mejor comprensión del contexto y la capacidad de ajustarse a cualquier área temática especializada. Las características distintivas de Lingvanex son el multilingüismo (admite 109 idiomas de todo el mundo) y el autoaprendizaje continuo, que contribuye a mejorar la calidad de las traducciones con el paso del tiempo.
Conclusión
La inteligencia artificial se está convirtiendo en parte integrante de nuestras vidas. Tarde o temprano, todos nos enfrentaremos a su influencia en la vida cotidiana o en el trabajo. La IA generativa, en particular, tiene aspectos positivos y negativos.
En primer lugar, tiene un gran potencial para generar contenidos originales y estimular la creatividad. En segundo lugar, la optimización de los procesos y su rapidez mejorarán la eficacia y la productividad. Sin embargo, surgen cuestiones éticas, como la originalidad y el posible sesgo de los algoritmos. Es importante tener en cuenta estos aspectos y utilizar la inteligencia artificial generativa de forma responsable para aprovechar al máximo sus ventajas y minimizar al mismo tiempo sus posibles limitaciones.
