Què és la IA generativa?

La IA generativa fa molt de soroll últimament. El terme s'utilitza per referir-se a qualsevol tipus de sistema d'intel·ligència artificial que es basa en algorismes d'aprenentatge no supervisat o semisupervisat per crear noves imatges digitals, vídeo, àudio i text. Segons el MIT, la IA generativa és un dels avenços més prometedors en el camp de la IA durant l'última dècada. 

Mitjançant la IA generativa, els ordinadors poden aprendre patrons fonamentals rellevants per a l'entrada, cosa que els permet generar contingut similar. Aquests sistemes es basen en xarxes adversàries generatives (GAN), codificadors automàtics variacionals i transformadors. 

El bombo al voltant de la IA generativa està creixent de manera constant, amb Gartner inclòs al seu "Radar d'impacte de tecnologies i tendències emergents per al 2022” informe. Segons l'empresa, és una de les tecnologies més impactants i en ràpida evolució del mercat. 

Algunes de les prediccions clau d'aquest informe de Gartner inclouen: 

• L'any 2025, el 50% de les iniciatives de descobriment i desenvolupament de fàrmacs utilitzarà la IA generativa.
  
• El 2025, la IA generativa produirà el 10% de totes les dades. 
• L'any 2027, el 30% dels fabricants utilitzaran IA generativa per millorar l'eficàcia del desenvolupament de productes. 

Tècniques d'IA generativa 

La IA generativa pot crear contingut nou utilitzant text, fitxers d'àudio o imatges existents. Permet als ordinadors detectar el patró subjacent relacionat amb l'entrada perquè pugui produir contingut similar. 

La IA generativa aconsegueix aquest procés mitjançant diverses tècniques: 

• Xarxes adversàries generatives (GAN): Les GAN consisteixen en dues xarxes neuronals. Hi ha un generador i una xarxa discriminadora que s'enfronten entre si per establir l'equilibri entre ambdós. La xarxa generadora genera dades noves o contingut semblant a les dades font. La xarxa discriminadora diferencia entre la font i les dades generades per reconèixer allò que és més proper a l'original. 
• Transformadors: Els models de transformador inclouen grans noms com GPT-3 i imiten l'atenció cognitiva i poden mesurar la importància de les parts de dades d'entrada. Els transformadors estan entrenats per entendre el llenguatge o la imatge. També poden aprendre tasques de classificació i generar textos o imatges a partir de grans conjunts de dades. 
• Codificadors automàtics variacionals: Amb codificadors automàtics variacionals, el codificador codifica l'entrada en codi comprimit mentre que el descodificador reprodueix la informació inicial del codi. Quan s'entrena correctament, la representació comprimida pot emmagatzemar la distribució de dades d'entrada com una representació dimensional més petita. 

Aplicacions d'IA generativa

Hi ha una àmplia gamma d'aplicacions per a la IA generativa que abasta molts camps com el màrqueting, l'educació, la salut i l'entreteniment. 

Aquestes són algunes de les principals aplicacions de la IA generativa: 

• Atenció sanitària: Les xarxes adversàries generatives estan revolucionant les indústries sanitàries. Se'ls pot ensenyar a produir exemples falsos de dades subrepresentades, que després es poden utilitzar per entrenar i desenvolupar el model. Les GAN també s'utilitzen per a la identificació de dades, millorant la privadesa i la seguretat de les dades. Aborden el principal problema d'un procés de reversió que pot comprometre dades valuoses del pacient. 
• Música: La intel·ligència artificial generativa també s'utilitza a la música creant xarxes neuronals que poden imitar el cervell humà. Per exemple, el programari Magenta de Google va crear la primera cançó d'IA. Un dels majors avantatges de la IA generativa a la música és la seva capacitat per crear nous gèneres. 
• Pel · lícula: Les aplicacions de la IA generativa a la indústria del cinema continuen creixent. Permet als professionals capturar un fotograma en qualsevol moment malgrat la il·luminació o les condicions meteorològiques, ja que la foto es pot convertir després. La IA generativa també pot utilitzar la síntesi facial i la clonació de veu per permetre que les imatges i els vídeos dels actors s'utilitzin amb diferents edats. 
• Mitjans de Comunicació: La IA generativa s'utilitza a tota la indústria dels mitjans. Per exemple, pot augmentar el contingut mitjançant la superresolució. Les tècniques d'aprenentatge automàtic poden convertir contingut de baixa qualitat en d'alta qualitat. 
• Robòtica: El modelatge generatiu ajuda als models d'aprenentatge automàtic de reforç a mostrar menys biaix i és capaç d'entendre conceptes abstractes en simulació i en el món real. 

Reptes de la IA generativa

Amb tots els seus avantatges i aplicacions, la IA generativa també planteja alguns reptes. D'una banda, els actors dolents poden utilitzar-lo per dur a terme activitats malicioses com estafar persones o crear notícies de correu brossa. 

Els algorismes d'IA generativa necessiten moltes dades d'entrenament per realitzar tasques amb èxit. Al mateix temps, els GAN no poden generar imatges o text completament nous, han d'agafar dades i combinar-les per crear una sortida nova. 

Un altre repte de la IA generativa són els resultats inesperats, ja que alguns models com els GAN són difícils de controlar. Quan aquest és el cas, els models poden ser inestables i generar un resultat inesperat. 

Exemples d'empreses d'IA generativa

Hi ha moltes empreses implicades amb la IA generativa per a una gran varietat d'aplicacions: 

• Síntesi: Una de les empreses d'IA generativa més conegudes és Synthesia, que va ser un dels primers pioners de la tecnologia de síntesi de vídeo. L'empresa amb seu al Regne Unit es va fundar el 2017 i implementa una nova tecnologia de mitjans sintètics per a la creació de contingut visual, així com per reduir els costos, les habilitats i les barreres lingüístiques necessàries per aprofitar la tecnologia. 
• Majoritàriament IA: Principalment AI va desenvolupar el motor de dades sintètics que permet simular dades sintètiques realistes i representatives a escala. Pot aprendre automàticament patrons, estructura i variació de les dades existents. 
• Síntesi AI: Synthesis AI combina nous models d'IA generativa i tecnologies CGI en evolució. Segons la companyia, el seu pipeline propi permet generar grans quantitats de dades per entrenar models sofisticats de visió per ordinador. 
• sintètic: Synthetaic, una empresa líder de dades sintètiques, fa créixer dades d'alta qualitat per a IA. El RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) de l'empresa automatitza l'anàlisi de conjunts de dades grans i no estructurats perquè pugueu entrenar i desplegar models d'IA més ràpidament que els enfocaments tradicionals. 
• Aqèmia: Una empresa de descobriment de fàrmacs silico, Aqemia es basa en algorismes únics inspirats en quàntics per predir l'afinitat combinada amb la IA. Aquesta tècnica ajuda a descobrir ràpidament molècules més innovadores amb millors possibilitats d'èxit. 
• AiMi: AiMi, una de les principals empreses d'IA generativa de la indústria musical, ofereix un flux dinàmic i interminable de música electrònica que es reanima en temps real. Podeu utilitzar AiMi per crear paisatges musicals que us submergin en so i visuals continus.
  

Aquestes són només algunes de les moltes empreses que aprofiten models d'IA generativa per introduir tecnologies innovadores i en constant evolució.