IA generativa

La IA generativa es una técnica de inteligencia artificial (IA) que utiliza el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para categorizar, traducir y resumir datos de entrada y producir contenido sintético. El software potenciado por IA generativa puede producir en masa imágenes, videos, visuales fotorrealistas, deep fakes o grabaciones de audio.

La revelación en inteligencia general artificial (AGI) ha potenciado los sistemas informáticos con inteligencia emocional o inteligencia similar a la humana que se asemeja al proceso de pensamiento de un cerebro humano en funcionamiento.

Un modelo de IA generativa funciona sobre la base de una red neuronal artificial conocida como transformador. 

Los transformadores son modelos semisupervisados recientemente construidos entrenados con grandes volúmenes de datos. Con otra técnica adicional de "atención", el algoritmo construye puentes entre diferentes sílabas, palabras y oraciones. El sistema luego deriva contenido legible como salida.

Tipos de modelos de IA generativa

Los investigadores creen que los tipos modernos de modelos de IA generativa tienen el potencial de tener un gran impacto en la industria tecnológica. Se puede esperar que estos nuevos tipos de modelos de aprendizaje profundo repliquen los tanques de pensamiento humano y procesen contenido rápidamente. 

Aquí hay algunos modelos comunes de IA generativa que se están utilizando como herramientas empresariales:

• El modelo de difusión, también conocido como modelo probabilístico de difusión de eliminación de ruido (DDPM), es un modelo de proceso de dos pasos. Funciona en el reenvío de datos y la reversión del ruido. El proceso de reenvío agrega ruido, mientras que el último lo reduce para producir una salida novedosa.
  

• Autoencoders y decodificadores de variación decodifican tokens de entrada y los codifican en función de la información posicional y el número de secuencia. La entrada se convierte en un vector simple, que está vinculado por otros vectores de tokens en una oración. Una vez que los datos pasan por los codificadores, los decodificadores los reciben, los desenmascaran y predicen el mejor curso de salida. 
  

• Redes adversariales generativas se entrenan en dos redes neuronales (generador y discriminador) simultáneamente. Mientras una red neuronal actúa como un generador que produce nueva salida, la otra la distingue del texto humano.
  

• Redes de transformadores trabajan sobre principios de codificación posicional, autoatención o multiatención, y decodificadores para abordar la entrada secuencial y crear inferencias entre palabras de oraciones. Intenta entender el acuerdo "sujeto-verbo" entre palabras y lo pasa por varias capas para derivar la salida.
• Campo de radiancia de red neuronal (NeRF) se utiliza para construir generadores de arte de IA y produce vectores 3D para imágenes 2D utilizando aprendizaje automático avanzado. Involucra la codificación de todo el objeto en la red neuronal, detectando la intensidad de la luz y creando vistas 3D desde diferentes ángulos.
  

• Ecosistema GenAI: GenAI es una nueva iniciativa impulsada por la comunidad de Microsoft para crear contenido perfecto sin apoyo humano. Su objetivo es integrar la IA generativa en su servicio Azure Open AI, Microsoft 365 Dynamics CRM, y para entender mejor a sus audiencias y sus sentimientos. 

Software de IA generativa

Software que menciona a ia generativa como una característica o término.

Notion

Jasper

Adobe Firefly

Grammarly

Midjourney

Salesforce Sales Cloud

¿Cómo funciona la IA generativa?

Las primeras instancias de IA generativa o IA conversacional se pueden encontrar en asistentes de voz como Google Home, Siri de Apple o Cortana de Microsoft. Sin embargo, la mayoría dependía de un clasificador de máquina de soporte vectorial (SVM) para capturar, categorizar y ejecutar datos de voz. En la IA generativa, los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan en conjuntos de datos etiquetados y no etiquetados. 

Las herramientas de IA generativa se entrenan en modelos de lenguaje grandes (LLMs) que extraen un excedente de datos de internet. El modelo se entrena con datos de calidad de artículos, blogs, enciclopedias y galerías de arte de imágenes. 

A medida que el sistema recibe una entrada, refuerza la red neuronal. La red neuronal la acepta a través de la capa de entrada y la compara con el conjunto de datos de entrenamiento subyacente. Una vez que hay una coincidencia de datos, envía los datos al LLM. A medida que el LLM genera una palabra única o una oración, la red neuronal trabaja de manera receptiva para generar las siguientes palabras o oraciones de seguimiento.

Aplicaciones de la IA generativa

Gen-AI ha pasado como un avance recientemente descubierto en industrias comerciales y no comerciales. Desde la automoción hasta la salud, la tecnología médica y la aeronáutica, la IA generativa se está utilizando para crear modelos y aumentar la computación para lograr resultados seguros. 

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

• Reconocimiento de imágenes: Con modelado predictivo de alta gama, los modelos de IA generativa pueden identificar partes faltantes de una imagen, ajustar fondos, establecer iluminación, reparar imágenes rotas o astilladas y crear una desde cero.
• Nanotecnología: Los robots microbianos autoasistidos como nanobots se consideran una forma indolora de curar enfermedades terminales como el cáncer. Estos bots auto-programados, del tamaño de una molécula, tienen el potencial de detectar tejidos humanos afectados y liberar antibióticos.
• 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 tus movimientos de contraataque en consecuencia.

• Personajes de video: La plataforma te ayuda a diseñar modelos 3D, personajes, avatares gamificados y mucho más para incluir en tus clips de video. Al entender los elementos temporales o espaciales de un video, también puede crear nuevos videos sin ninguna herramienta de edición de video externa.

• Música generada por IA: Sin mezcladores de sonido y soporte de grabación de audio, los generadores de música de IA pueden grabar, componer y guardar música. Accede a archivos de audio y video de plataformas de streaming para entender modos, tono y notas y crear sinfonías.

• Generadores de texto a voz: Un generador TTS basado en GAN puede convertir texto en audio de alta calidad. Esto se utiliza principalmente en respuestas de voz interactivas (IVR), interfaces de voz a texto y tecnologías asistivas.
  

• Texto generado por IA: Los chatbots generativos de IA o generadores de texto son capaces de simular procesos de pensamiento humano, entrenar datos en línea y automatizar la creación de contenido. Basado en indicaciones del usuario, busca datos de entrada relevantes y produce una respuesta perfectamente relevante. 

Ejemplos de herramientas de IA generativa

Las herramientas recientes utilizan simulación similar a la humana y atienden las necesidades diarias de sus negocios y otras entidades comerciales a gran escala. Algunos de ellos son:

• ChatGPT: ChatGPT es un chatbot conversacional basado en NLP que ayuda a automatizar la creación de documentos de formato largo y corto. El modelo basado en consultas responde a una indicación o consulta del lector y genera contenido elegante y conciso. Se basa en un transformador generativo preentrenado (GPT) y LLMs.
  
• Bard: Bard es un servicio de conversación de IA de Google, Inc. Puede detectar patrones de búsqueda y alinearlos con la consulta de búsqueda del usuario para ayudar a obtener las mejores respuestas. La herramienta está programada con un LLM conocido como LamdaAI.
• Alphacode: Alphacode es un generador de código de IA que construye repositorios de código receptivos para programadores. Está entrenado en LLMs masivos y tiene complementos basados en NLP para filtrar, corregir y ejecutar el código exacto que el usuario desea.
• Github Copilot: Github Copilot es un generador de texto de IA creado por OpenAI para Github. Este complemento es utilizado por científicos de datos, desarrolladores de aprendizaje automático y estudiantes para crear hilos de código automatizados y encontrar respuestas a sus preguntas recurrentes.
• DALLE-2: DALLE-2 es una herramienta de IA generativa para crear temas, fondos, ilustraciones y caricaturas. La herramienta descompone las indicaciones del usuario y trabaja en conjuntos de imágenes para expatriar vectores, píxeles y flechas y utiliza la información para crear nuevas imágenes.
• Claude: Claude es un sistema de IA de próxima generación que agrupa todas tus necesidades de contenido bajo un mismo techo. Puede generar ensayos, establecer el tono y la voz del contenido, y verificar errores ortográficos y gramaticales. Al igual que la arquitectura de ChatGPT, Claude trabaja con los datos alimentados por GPT entrenados y redes neuronales. 
• GPT-4: GPT-4 es un modelo de IA multimodal que acepta, procesa y genera todas las formas de medios sintéticos. El modelo GPT-4 es más costoso que GPT-3, pero se utiliza para recalibrar las respuestas del modelo, generar diferentes variaciones de salida o agregar más características y complementos para las empresas.

Beneficios de la IA generativa

La IA generativa ha permitido a las empresas reimaginar sus objetivos bajo una nueva luz. Con las recientes innovaciones de redes adversariales generativas (GAN) impulsadas por APIs, la carga sobre los equipos de ciencia de datos y aprendizaje automático se ha reducido significativamente. 

Las capacidades de procesamiento de las redes neuronales y las capacidades de almacenamiento de datos de los sistemas informáticos ya están beneficiando a la industria de las siguientes maneras:

• Automatizar trabajos monótonos: Entrenar grandes modelos de aprendizaje en lugar de personal humano real ha ayudado a las organizaciones a minimizar la contratación. La mayoría del contenido en dominios comerciales ahora se está creando con la ayuda de modelos de IA. Aparte del contenido basado en expertos o filosófico, la IA generativa puede crear casi cualquier forma de contenido como correos electrónicos, ensayos, artículos y blogs.

• Tareas ad-hoc: Los equipos de marketing de contenido y diseño utilizan generadores de arte de IA generativa o generadores de texto para cambiar rápidamente de marcha. Los proyectos de contenido urgentes se pueden completar fácilmente dentro de un plazo predefinido. Aunque el contenido se produce rápidamente, las herramientas de IA generativa no comprometen la calidad.

• Generación de imágenes y experiencia de usuario (UX): La mayoría de los generadores de texto de IA son capaces de decodificar especificaciones de imágenes de usuario y crear narraciones descriptivas. Entiende las demandas del usuario y da sugerencias para mejorar la UX, lo que ahorra tiempo.

• Madurez de la IA: Los sistemas de IA con alta potencia computacional gráfica pueden operacionalizar la infraestructura de TI existente. Los nuevos algoritmos de redes neuronales reducen la tendencia al sesgo y la clonación y se centran en predicciones más precisas. 
• Detección de objetos: Los algoritmos de IA generativa también se utilizan para entender la pixelación de imágenes, el fondo y la luminosidad para detectar objetos externos no etiquetados.
• Contenido educativo: Como estos modelos están entrenados en un conjunto de datos de demostraciones humanas y contenido de investigación publicado por científicos y desarrolladores, pueden ayudar a los estudiantes en escuelas y universidades a aprender más rápido que la enseñanza tradicional en pizarra.
• Informes estadísticos detallados: La IA generativa puede recopilar hechos, hallazgos, números y estadísticas de internet para crear informes detallados. Con la ingeniería de indicaciones y la técnica de cadena de pensamientos, aprende patrones de indicaciones de entrada y presenta múltiples pasos de cálculos para mejorar en análisis y razonamiento.

Limitaciones de la IA generativa

Las fallas del aprendizaje profundo se filtran a través de las grietas del éxito de la IA generativa. La necesidad de sistemas especializados y personal capacitado sigue siendo un problema desafiante en el camino hacia la automatización de la IA generativa.  

• Costo: Operacionalizar los flujos de trabajo de tu negocio con IA puede ser un asunto costoso. Mientras que el software de IA tiene planes costosos, también requiere grandes capacidades computacionales (o GPU) junto con computación en la nube, MLOps, y un ancho de banda de red alto.
  

• Sesgo algorítmico: Los modelos de IA generativa no son 100% precisos y pueden resultar en un sesgo algorítmico. Esto significa que el sistema puede asignar parámetros ponderados a un conjunto incorrecto de salidas y hacer predicciones inexactas.
  

• Sobreajuste: El sobreajuste de datos en ciertos escenarios puede resultar en una salida errónea. Algunos profesionales piensan que más datos de entrenamiento ayudarán a los algoritmos a aprender nuevos datos más rápido. Pero, solo una cierta cantidad de datos crea un modelo de buen ajuste.
  

• Tiempo: Trabajar en IA generativa puede agotar tus costos implícitos como tiempo y trabajo. Validar, reentrenar y probar estos modelos consume mucho tiempo para los ingenieros de aprendizaje automático.

• Calidad de los datos: GAN depende de datos de alta calidad para hacer predicciones precisas. Los datos deben ser precisos y limpios y no deben tener valores atípicos o valores incorrectos o datos.
  

IA generativa vs. IA predictiva

La IA predictiva es un predecesor de la IA generativa. Este concepto fue inventado antes de que la IA generativa entrara en acción.

La IA predictiva es una técnica para analizar patrones en datos históricos y utilizarlos para pronosticar resultados. Verifica el tipo 1 y 2 alfa, la puntuación de confianza y la multicolinealidad para producir un modelo de buen ajuste. Utiliza análisis estadístico, análisis de regresión y modelos de aprendizaje automático para extrapolar resultados. 

La IA generativa se basa en redes adversariales generativas, que es una ciencia de entrenar dos redes neuronales juntas para identificar la estructura de datos y patrones y generar contenido. Se basa en datos existentes para crear correlaciones, descomponer sentimientos y crear contenido digno de humanos.

La IA generativa simula la inteligencia humana y acelera el ritmo de las tareas manuales.

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