IA generativa: ¿Qué es? Beneficios, desventajas y más

¿No está seguro de lo que significa IA generativa? Aquí está todo lo que necesita saber y comprender esta tecnología.

La IA generativa es una sección de inteligencia artificial que utiliza modelos de aprendizaje automático para crear resultados completamente nuevos basados ​​en un conjunto de entrenamiento.

En otras palabras, la IA generativa permite que un algoritmo cree cosas como lo haría un humano, a diferencia de la naturaleza analítica estándar de los sistemas de IA.

Estos resultados van desde falsificaciones profundas hasta chatbots de IA, creaciones de texto a imagen y de texto a video, música, pinturas, etc.

Los resultados de IA generativa también se han vuelto tan buenos e incluso sorprendentes en los últimos años, gracias a las mejoras en el hardware y los nuevos enfoques de aprendizaje automático.

Esta publicación le brinda un resumen de los conceptos básicos y las aplicaciones de la IA generativa, así como también cómo pueden afectar su vida personal y comercial.

Cómo funciona la IA generativa

Los estudios de inteligencia artificial se centraron inicialmente en el uso de algoritmos y redes neuronales para identificar patrones en grandes conjuntos de datos. Esto se utilizó para el reconocimiento de patrones, análisis, soporte de decisiones y detección de anomalías.

Las redes neuronales son representaciones digitales del cerebro humano, que se utilizan para modelar el sistema natural del cerebro de pensando. Dicha red tiene capas de entrada y salida de neuronas, con una o más capas, denominada capa oculta.

capa de entrada y salida Generar IA

En términos simples, activa una neurona de entrada para cada unidad de datos, como una palabra. Así, por ejemplo, el término “sol al rojo vivo” ser alimentado a una red neuronal activará las 3 neuronas de entrada para rojo, picante y sol. Y en la capa de salida, le hace saber que esas 3 entradas significan "sol al rojo vivo.

Al principio, esto puede parecer estúpido y requiere mucho tiempo, pero después de haber entrenado una red de este tipo con "sol al rojo vivo", sol caliente verde,sol frio verde", Y"sol frio amarillo”, entonces empieza a hacerse una idea de lo que picante, verde y frío puede ser.

Fig. 1: Red neuronal simple con respuesta de “sol caliente”

Esta es una explicación muy simplificada. Pero aunque las redes neuronales son conceptos complejos, su estudio es un viaje fantástico no solo al mundo de la inteligencia artificial, sino también a la mente y la conciencia humanas.

Además, la tecnología de redes neuronales ha evolucionado a lo largo de los años y se ha convertido en nuevos sistemas y plataformas que hacen posibles las aplicaciones de IA generativa de hoy. Aquí hay 3 de las redes neuronales populares utilizadas:

  • Redes adversarias generativas (GAN) – Esta es una red neuronal que utiliza dos partes para generar una salida. La primera parte es el generador que produce una salida aleatoria, mientras que la segunda es un discriminador que evalúa el trabajo para ver qué tan real o falso es.

    Las GAN usan un sistema de aprendizaje no supervisado, lo que significa que la parte del discriminador le enseña al generador. Con el tiempo, el discriminador mejora en la detección de falsificaciones, mientras que el generador aprende a producir mejores resultados hasta imágenes realistas.
  • transformador – Este es otro tipo de red neuronal que funciona almacenando cualquier secuencia de datos en otra secuencia, que luego puede ser utilizada por un decodificador para reproducir la secuencia de datos original.

    Los transformadores funcionan mejor para proyectos con datos secuenciales, como oraciones en lenguaje natural y música. Las redes neuronales populares basadas en transformadores incluyen GPT-3 de Microsoft, Wu Dao 2.0 de Beijing China y LaMDA de Google.
  • Codificadores automáticos variacionales (VAE) – Este tercer tipo de red neuronal se utiliza para detectar ruido en imágenes, dibujar imágenes, reducir dimensiones, clasificar y detectar objetos. Los modelos VAE utilizan un método de aprendizaje no supervisado para reducir los archivos de datos mediante patrones y algoritmos de compresión.

Beneficios de la IA generativa

Estas son las ventajas que trae consigo la inteligencia artificial generativa:

  • Salidas de mayor calidad – La IA generativa se puede emplear para encontrar y borrar el ruido en imágenes y videos, aumentando la calidad de salida general.
  • Procesos más económicos – Al poder reducir drásticamente el tiempo y los costos necesarios para el descubrimiento de fármacos y materiales en la industria manufacturera, los productos pueden volverse más baratos de fabricar.
  • Aumento de la productividad – Al reducir el tiempo y la cantidad de trabajo, la IA generativa que ayuda a las personas creativas puede aumentar su productividad.
  • Salud mejorada – El uso de redes adversariales generativas (GAN) en la detección temprana de tumores significa una mejor salud.
  • Nuevas invenciones – El uso de redes neuronales para sintetizar nuevos productos químicos, patrones, sustancias u otras cosas puede conducir potencialmente a nuevos inventos.

Desventajas de la IA generativa

También hay algunos problemas relacionados con la IA generativa, como las limitaciones de creatividad, los costos de configuración y las consideraciones éticas. Aquí hay una mirada cercana:

  • Creatividad limitada – Si bien la IA generativa crea cosas nuevas, no hay out-of-the-box pensamiento involucrado, ya que la salida producida suele ser un compuesto de los datos introducidos en la red neuronal. En otras palabras, los sistemas de IA carecen de originalidad. Ellos no pueden conceptualizar o concebir una idea por su cuenta, ya que dependen del aporte humano para generar estas ideas.

    Sin embargo, la función de reconocimiento de patrones del aprendizaje automático y los aspectos creativos de la IA generativa coinciden maravillosamente con los 6th Funcionalidades de los chakras en el sistema energético humano del yoga.

    Estaremos a salvo mientras las máquinas permanezcan así, pero si alguna vez alcanzan los últimos 7th Las habilidades de los chakras para comprender y conceptualizar la información, esas mismas características que nos diferencian de otros animales, entonces los humanos podrían estar al borde de la extinción.
  • Alto costo de instalación – La configuración inicial de los sistemas de IA puede ser alta en este momento, aunque se espera que disminuya en el futuro.
  • Consideraciones morales y éticas - Desde falsificaciones profundas que retratan a políticos y celebridades diciendo cosas divertidas o extrañas a aplicaciones controvertidas como deep-nude que incitaron una reacción violenta de las feministas, no hay límite para los posibles resultados negativos del uso de IA generativa.

Aplicaciones populares de IA generativa 

La tecnología de IA generativa se puede aplicar en muchos sectores donde la creatividad humana normalmente sería un requisito. El siguiente es un vistazo a sus aplicaciones e industrias más populares.

  • Imágenes – La generación de arte de IA completamente nuevo, ya sea mediante un sistema de creación de texto a imagen o mediante la edición automática de imágenes, como la adición de rasgos faciales, anteojos, etc. La impopular aplicación de desnudos profundos llegó incluso a desnudar automáticamente a las personas.
  • Videos – La IA generativa también se está empleando en la creación de videos, por ejemplo, al convertir la imagen de una persona en un video parlante, haciendo que el famoso Mona Lisa pintando sonrisas y avatares digitales parlantes que se ven y suenan como personas reales.
  • Texto – Esto incluye texto escrito y código de computadora usando procesamiento de lenguaje natural (NLP). Desde chatbots hasta correctores de gramática y asistentes de redacción para redactores y codificadores, el dominio es amplio.
  • Películas de Hollywood – Además de simplemente crear videos, la IA generativa se puede aplicar en situaciones aún más creativas, como la creación de caras completamente diferentes de un actor usando falsificación profunda, cambiando sus edades, personajes impresionantes como el señor de la guerra de Marvel, Thanos, e incluso historias generadas por IA. y guiones.
  • Música – Desde redes neuronales de acompañamiento hasta sistemas más complejos que componen música en una amplia variedad de géneros, ya sea de forma semiasistida o totalmente automatizada, la IA generativa está igualmente preparada para perturbar la industria de la música.
  • Cuidado de la salud – Una variedad de aplicaciones, incluido el aumento de escaneos corporales para brindar mejor información para el diagnóstico.
  • Moda – Desde diferentes estilos hasta atuendos, colores, pronósticos de tendencias y texturas personalizados, la IA generativa está igualmente preparada para revolucionar la industria de la moda.
  • Personalización de comercio electrónico – Técnicas utilizadas para predecir las preferencias de un cliente e incluso adelantarse para ofrecer soluciones proactivas, experiencias, comunicación dirigida, recomendaciones personalizadas de productos, etc.
  • Aumento de datos – El proceso de crear nuevos puntos de datos a partir de datos existentes pero limitados para aumentar la cantidad de información disponible.
  • Manufactura – La IA generativa ayuda en la síntesis de nuevos materiales, productos químicos y medicamentos que pueden reducir los costos de producción.

Ideas de proyectos de IA generativa

La mejor manera de aprender es a menudo haciendo. Entonces, si está interesado en la IA generativa y las posibilidades que ofrece, entonces no hay mejor manera de probarlo que con un proyecto de prueba. Las siguientes son algunas ideas para ponerte en marcha:

  1. Producir rostros inexistentes.
  2. Aplicación de manipulación o envejecimiento facial.
  3. Crea nuevas poses humanas a partir de imágenes.
  4. Produce resoluciones de imagen más altas.
  5. Colorea imágenes en blanco y negro.
  6. Cree objetos 3D a partir de imágenes 2D.
  7. Crear personajes de dibujos animados.
  8. Elimina el ruido de las imágenes.
  9. Sistema de chat de clasificación de intención de PNL.
  10. Breves resúmenes de artículos extensos.
  11. Creaciones de obras de arte de texto a imagen.
  12. Detección de tomografía computarizada para mejorar el diagnóstico del cáncer.

Principales herramientas de IA generativa

Muchas personas y organizaciones han desarrollado una amplia gama de herramientas que pueden ayudarlo con su proyecto de IA generativa de una forma u otra. Las siguientes son algunas de las más populares de estas herramientas:

  • OpenAI – Procesamiento de lenguaje natural GPT-3 y el lenguaje natural para codificar los modelos Codex de traducción.
  • Laboratorio GAN – Red adversaria generativa en su navegador.
  • Café Nocturno – Generador de arte AI.
  • TorchGan – Marco de entrenamiento GAN usando Pytorch.
  • Pygan – Biblioteca de Python para implementar GAN.
  • TF-GAN – Herramientas ligeras de Tensorflow para GAN.
  • Google Cloud AI – Colección de herramientas de IA de Google.
  • Dúo de IA – Esto le permite tocar un dúo de piano con la computadora.
  • Criador de arte – Remezcle imágenes para crear obras de arte únicas.
  • Código T5 – Modelo basado en transformadores para comprender y generar código.
  • IA de mimetismo - Copiar e imitar la voz de cualquier persona.
  • Kit de herramientas GAN – Marco del modelo GAN sin código.
  • HiperGAN – Framework de Python componible con interfaz de usuario y API.
  • Sueño profundo – Programa de visión artificial.
  • Imaginario – Biblioteca PyTorch de imágenes profundas de Nvidia.
  • Caricatura – Crea imágenes de dibujos animados.
  • Flujo tensor – Popular plataforma de aprendizaje automático.
  • Scikit-learn – Otra plataforma de aprendizaje automático en Python.
  • DARLE – Impresionante creador de texto a imagen.

Startups que utilizan IA generativa

Existen numerosas empresas emergentes que se centran en usar un aspecto de la IA generativa u otro para resolver problemas. Aquí están algunas:

  • Refrase.ai – Vídeos de marketing hiperpersonalizados a escala.
  • historia profunda – Generador de historias y guiones de IA.
  • Musico – Música generada por IA.
  • Synthesia – Generación de video usando texto.
  • Jukebox – Música generada por IA usando codificadores automáticos.
  • HIZO – Crea videos de IA a partir de fotos.
  • Genio AI – Plantillas legales más un abogado de IA.
  • Mayormente IA – Generador de datos sintéticos para el desarrollo de IA.

Conclusión

Llegando al final de este estudio de IA generativa, ha visto lo que es, lo que no es, cómo funciona y lo que está ayudando a las empresas a lograr.

Una cosa de la que todos podemos estar seguros es que la industria de la inteligencia artificial seguirá creciendo. Entonces, si eres un desarrollador, úsalo. Y si eres dueño de un negocio, aprovéchalo.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke es un entusiasta de la informática al que le encanta leer una gran variedad de libros. Tiene preferencia por Linux sobre Windows/Mac y ha estado usando
Ubuntu desde sus inicios. Puedes atraparlo en twitter a través de bongotrax

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