¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa ha estado haciendo mucho ruido últimamente. El término se utiliza para referirse a cualquier tipo de sistema de inteligencia artificial que se base en algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​o semisupervisados ​​para crear nuevas imágenes digitales, video, audio y texto. Según el MIT, la IA generativa es uno de los avances más prometedores en el campo de la IA de la última década. 

A través de la IA generativa, las computadoras pueden aprender patrones fundamentales relevantes para la entrada, lo que les permite generar contenido similar. Estos sistemas se basan en redes antagónicas generativas (GAN), codificadores automáticos variacionales y transformadores. 

La exageración en torno a la IA generativa está creciendo constantemente, con Gartner incluyéndola en su “Radar de impacto de tecnologías emergentes y tendencias para 2022" informe. Según la compañía, es una de las tecnologías más impactantes y de rápida evolución en el mercado. 

Algunas de las predicciones clave de ese informe de Gartner incluyen: 

• Para 2025, la IA generativa se utilizará en el 50 % de las iniciativas de descubrimiento y desarrollo de fármacos.
  
• Para 2025, la IA generativa producirá el 10 por ciento de todos los datos. 
• Para 2027, el 30 % de los fabricantes utilizará IA generativa para mejorar la eficacia del desarrollo de sus productos. 

Técnicas generativas de IA 

La IA generativa puede crear contenido nuevo utilizando texto, archivos de audio o imágenes existentes. Permite que las computadoras detecten el patrón subyacente relacionado con la entrada para que pueda producir contenido similar. 

La IA generativa logra este proceso a través de varias técnicas: 

• Redes antagónicas generativas (GAN): Las GAN constan de dos redes neuronales. Hay un generador y una red discriminadora que se enfrentan entre sí para establecer el equilibrio entre los dos. La red generadora genera nuevos datos o contenidos que se asemejan a los datos de origen. La red discriminadora diferencia entre la fuente y los datos generados para reconocer lo que está más cerca del original. 
• Transformers: Los modelos de transformadores incluyen grandes nombres como GPT-3, e imitan la atención cognitiva y pueden medir la importancia de las partes de datos de entrada. Los transformadores están capacitados para comprender el lenguaje o la imagen. También pueden aprender tareas de clasificación y generar textos o imágenes a partir de grandes conjuntos de datos. 
• Codificadores automáticos variacionales: Con codificadores automáticos variacionales, el codificador codifica la entrada en un código comprimido mientras que el decodificador reproduce la información inicial del código. Cuando se entrena correctamente, la representación comprimida puede almacenar la distribución de datos de entrada como una representación dimensional más pequeña. 

Aplicaciones de IA generativa

Existe una amplia gama de aplicaciones para la IA generativa que abarca muchos campos como el marketing, la educación, la atención médica y el entretenimiento. 

Estas son algunas de las principales aplicaciones de la IA generativa: 

• Cuidado de la salud: Las redes antagónicas generativas están revolucionando las industrias de la salud. Se les puede enseñar a producir ejemplos falsos de datos subrepresentados, que luego se pueden usar para entrenar y desarrollar el modelo. Las GAN también se utilizan para la identificación de datos, lo que mejora la privacidad y la seguridad de los datos. Abordan el problema principal de un proceso de reversión que puede comprometer datos valiosos del paciente. 
• Música: La IA generativa también se está utilizando en la música mediante la creación de redes neuronales que pueden imitar el cerebro humano. Por ejemplo, el software Magenta de Google creó la primera canción de IA. Uno de los mayores beneficios de la IA generativa en la música es su capacidad para crear nuevos géneros. 
• Imagen en movimiento: Las aplicaciones de la IA generativa en la industria del cine continúan creciendo. Permite a los profesionales capturar un cuadro en cualquier momento a pesar de las condiciones climáticas o de iluminación, ya que la foto se puede convertir después. La IA generativa también puede usar la síntesis facial y la clonación de voz para permitir que las imágenes y videos de los actores se usen con diferentes edades. 
• Medios de comunicación: La IA generativa se utiliza en toda la industria de los medios. Por ejemplo, puede mejorar el contenido mediante superresolución. Las técnicas de aprendizaje automático pueden convertir contenido de baja calidad en alta calidad. 
• Robótica: El modelado generativo ayuda a que los modelos de aprendizaje automático de refuerzo presenten menos sesgos y puedan comprender conceptos abstractos en la simulación y el mundo real. 

Desafíos de la IA generativa

Con todos sus beneficios y aplicaciones, la IA generativa también plantea algunos desafíos. Por un lado, puede ser utilizado por malos actores para llevar a cabo actividades maliciosas como estafar a la gente o crear noticias de spam. 

Los algoritmos de IA generativa necesitan una gran cantidad de datos de entrenamiento para realizar tareas con éxito. Al mismo tiempo, las GAN no pueden generar imágenes o texto completamente nuevos, deben tomar datos y combinarlos para crear una nueva salida. 

Otro desafío de la IA generativa son los resultados inesperados, con algunos modelos como las GAN que son difíciles de controlar. Cuando este es el caso, los modelos pueden ser inestables y generar un resultado inesperado. 

Ejemplos de empresas de IA generativa

Hay muchas empresas involucradas con IA generativa para una amplia variedad de aplicaciones: 

• Synthesia: Una de las empresas de inteligencia artificial generativa más conocidas es Synthesia, que fue pionera en la tecnología de síntesis de video. La empresa con sede en el Reino Unido se fundó en 2017 e implementa nueva tecnología de medios sintéticos para la creación de contenido visual, así como para reducir el costo, las habilidades y las barreras del idioma necesarias para aprovechar la tecnología. 
• Mayormente IA: Mostly AI desarrolló el motor de datos sintéticos que permite la simulación de datos sintéticos realistas y representativos a escala. Puede aprender automáticamente patrones, estructuras y variaciones a partir de datos existentes. 
• IA de síntesis: Synthesis AI combina novedosos modelos de IA generativa y tecnologías CGI en evolución. Según la empresa, su canal patentado permite la generación de grandes cantidades de datos para entrenar modelos sofisticados de visión por computadora. 
• sintetico: Synthetaic, una empresa líder en datos sintéticos, genera datos de alta calidad para IA. La RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) de la empresa automatiza el análisis de grandes conjuntos de datos no estructurados para que pueda entrenar e implementar modelos de IA más rápido que los enfoques tradicionales. 
• Aquemia: Una empresa de descubrimiento de fármacos silico, Aqemia se basa en algoritmos únicos inspirados en cuántica para predecir la afinidad combinada con IA. Esta técnica ayuda a descubrir rápidamente moléculas más innovadoras con mejores posibilidades de éxito. 
• Ai Mi: Una de las principales empresas de inteligencia artificial generativa en la industria de la música, AiMi ofrece un flujo dinámico e interminable de música electrónica que se reanima en tiempo real. Puede usar AiMi para crear paisajes musicales que lo sumerjan en sonidos e imágenes continuos.
  

Estas son solo algunas de las muchas empresas que aprovechan los modelos de IA generativa para introducir tecnologías innovadoras y en constante evolución.