¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

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

A través de la Inteligencia Artificial Generativa, las computadoras pueden aprender patrones fundamentales relevantes para la entrada, lo que les permite producir contenido similar. Estos sistemas se basan en redes generativas adversarias (GAN), autocodificadores variacionales y transformadores.

La histeria en torno a la inteligencia artificial generativa está creciendo constantemente, con Gartner incluyéndola en su informe “Tecnologías y tendencias emergentes con impacto para 2022”. Según la empresa, es una de las tecnologías más impactantes y rápidamente evolutivas del mercado.

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

• Para 2025, la inteligencia artificial generativa será utilizada por el 50 por ciento de las iniciativas de descubrimiento y desarrollo de fármacos.
• Para 2025, la inteligencia artificial generativa producirá el 10 por ciento de todos los datos.
• Para 2027, el 30 por ciento de los fabricantes utilizarán la inteligencia artificial generativa para mejorar la eficacia de su desarrollo de productos.

Técnicas de Inteligencia Artificial Generativa

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

La Inteligencia Artificial Generativa logra este proceso a través de varias técnicas:

• Redes generativas adversarias (GAN): Las GAN consisten en dos redes neuronales. Hay una red generadora y una red discriminadora que se enfrentan entre sí para establecer un equilibrio entre las dos. La red generadora produce nuevo datos o contenido que se asemeja a los datos de origen. La red discriminadora diferencia entre los datos de origen y los datos generados para reconocer qué es más cercano al original.
• Transformadores: Los modelos de transformadores incluyen nombres como GPT-3, y imitan la atención cognitiva y pueden medir la importancia de las partes de los datos de entrada. Los transformadores se entrenan para entender el lenguaje o la imagen. También pueden aprender tareas de clasificación y generar textos o imágenes a partir de grandes conjuntos de datos.
• Auto-codificadores variacionales: Con los auto-codificadores variacionales, el codificador codifica la entrada en un código comprimido, mientras que el decodificador reproduce la información inicial a partir del código. Cuando se entrena correctamente, la representación comprimida puede almacenar la distribución de los datos de entrada como una representación de dimensiones más pequeñas.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial Generativa

Hay una amplia gama de aplicaciones para la inteligencia artificial generativa que abarcan muchos campos como marketing, educación, atención médica y entretenimiento.

A continuación, se presentan algunas de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial generativa:

• Atención médica: Las redes generativas adversarias están revolucionando las industrias de la salud. Pueden ser entrenadas para producir ejemplos falsos de datos subrepresentados, que luego se pueden utilizar para entrenar y desarrollar el modelo. Las GAN también se utilizan para la identificación de datos, la mejora de la privacidad y la seguridad de los datos. Abordan el problema principal del proceso de reversión que puede comprometer los valiosos datos de los pacientes.
• Música: La inteligencia artificial 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 AI. Uno de los mayores beneficios de la inteligencia artificial generativa en la música es su capacidad para crear nuevos géneros.
• Cine: Las aplicaciones de la inteligencia artificial generativa en la industria cinematográfica siguen creciendo. Permite a los profesionales capturar un cuadro en cualquier momento, independientemente de las condiciones de iluminación o clima, ya que la foto se puede convertir después. La inteligencia artificial generativa también puede utilizar la síntesis de rostros y la clonación de voces para permitir que las imágenes y los videos de los actores se utilicen con diferentes edades.
• Medios de comunicación: La inteligencia artificial generativa se utiliza en toda la industria de los medios de comunicación. Por ejemplo, puede mejorar el contenido a través de la super-resolución. Las técnicas de aprendizaje automático pueden convertir contenido de baja calidad en contenido de alta calidad.
• Robótica: El modelado generativo ayuda a los modelos de aprendizaje automático de refuerzo a exhibir menos sesgo y a comprender conceptos abstractos en la simulación y el mundo real.

Desafíos de la Inteligencia Artificial Generativa

Con todos sus beneficios y aplicaciones, la inteligencia artificial generativa también plantea algunos desafíos. Por un lado, puede ser utilizada por actores maliciosos para llevar a cabo actividades maliciosas como estafar a las personas o crear noticias spam.

Los algoritmos de inteligencia artificial generativa necesitan muchos datos de entrenamiento para realizar tareas con éxito. Al mismo tiempo, las GAN no pueden producir completamente nuevas imágenes o texto, deben tomar datos y combinarlos para crear una nueva salida.

Otro desafío de la inteligencia artificial generativa es el resultado inesperado, con algunos modelos como las GAN siendo difíciles de controlar. Cuando esto sucede, los modelos pueden ser inestables y generar un resultado inesperado.

Ejemplos de Empresas de Inteligencia Artificial Generativa

Hay muchas empresas involucradas con la Inteligencia Artificial Generativa para una amplia variedad de aplicaciones:

• Synthesia: Una de las empresas de inteligencia artificial generativa más conocidas es Synthesia, que fue una de las pioneras en la tecnología de síntesis de video. La empresa con sede en el Reino Unido fue fundada en 2017 y implementa nueva tecnología de medios sintéticos para la creación de contenido visual, así como para reducir los costos, las habilidades y las barreras lingüísticas necesarias para aprovechar la tecnología.
• Mostly AI: Mostly AI desarrolló el Motor de Datos Sintéticos que permite la simulación de datos sintéticos realistas y representativos a gran escala. Puede aprender automáticamente patrones, estructura y variación a partir de los datos existentes.
• Synthesis AI: Synthesis AI combina modelos de inteligencia artificial generativa novedosos y tecnologías de CGI en evolución. Según la empresa, su pipeline propietaria permite la generación de grandes cantidades de datos para entrenar modelos de visión por computadora sofisticados.
• Synthetaic: Una empresa líder en datos sintéticos, Synthetaic crece datos de alta calidad para la inteligencia artificial. La tecnología RAIC (Categorización Rápida Automática de Imágenes) de la empresa automatiza el análisis de grandes conjuntos de datos no estructurados para que pueda entrenar y desplegar modelos de inteligencia artificial más rápido que los enfoques tradicionales.
• Aqemia: Una empresa de descubrimiento de fármacos in silico, Aqemia se basa en algoritmos únicos inspirados en la física cuántica para predecir la afinidad combinada con la inteligencia artificial. Esta técnica ayuda a descubrir rápidamente moléculas más innovadoras con mejores posibilidades de éxito.
• AiMi: Una de las principales empresas de inteligencia artificial generativa en la industria de la música, AiMi entrega un flujo dinámico y sin fin de música electrónica que se reanima en tiempo real. Puedes utilizar AiMi para crear paisajes sonoros que te sumergen en sonido y visuales continuos.

Estas son solo algunas de las muchas empresas que aprovechan los modelos de inteligencia artificial generativa para introducir tecnologías innovadoras y constantemente evolutivas.