¿Qué es la IA Generativa? – Todo lo que necesitas saber: significado, modelos y ejemplos
Comprender los Modelos Generativos de IA y que son, sus limitaciones pero también casos de uso
Explora el mundo de la IA Generativa: su significado, modelos, aplicaciones, ética, limitaciones y potencial futuro en esta completa guía.
Índice
Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)
La Inteligencia Artificial (IA) está actualmente en todas partes: desde las noticias, a LinkedIn o incluso la discusión del pub local, todo el mundo tiene una opinión o una predicción. Muchos predicen (o al menos esperan) que revolucionará nuestra forma de vivir, trabajar e interactuar. Pero, ¿qué es exactamente y por qué hay tanto revuelo en este momento?
En esencia, la IA es un término amplio que se refiere a máquinas o programas informáticos. El objetivo es imitar la inteligencia humana y esforzarse por aprender, pensar, percibir, razonar, comunicarse y tomar decisiones como lo haría un humano. Esta tecnología en evolución puede dividirse en tres categorías: La IA Estrecha, diseñada para una tarea específica como el reconocimiento del habla; la IA General, que puede realizar cualquier tarea intelectual que pueda hacer un humano; y la IA Superinteligente, que supera las capacidades humanas en la mayoría de los trabajos económicamente valiosos.
Dentro de este amplio marco de lo que incluye la IA como definición hay actualmente un subconjunto específico en los medios de comunicación. La llamada IA generativa, que puede generar textos, imágenes y otros contenidos engañosamente similares. Este artículo se centra en qué es la IA generativa, qué significa y qué ejemplos notables demuestran su potencial.
¿Qué es la IA Generativa?
Como ya se ha dicho, la IA generativa se engloba en el término general de inteligencia artificial, pero se ha forjado su propio nicho. Se trata de un conjunto de modelos y técnicas de IA entrenados que utilizan métodos estadísticos para producir contenidos basados en sus probabilidades. Estos tipos de sistemas de IA aprenden a imitar (Importante: imitar, no comprender ni aplicar) los datos con los que han sido entrenados, y luego producen contenidos similares (Así que no hechos). A diferencia de la IA discriminativa, que clasifica los datos de entrada en categorías predefinidas (por ejemplo, los filtros de spam), la IA generativa genera datos nuevos y sintéticos que reflejan los datos de entrenamiento.
La base de la IA generativa son las técnicas de aprendizaje automático y, en concreto, el aprendizaje profundo. El aprendizaje automático utiliza algoritmos que pueden aprender de los datos y utilizarlos para tomar decisiones o hacer predicciones. El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, utiliza las llamadas redes neuronales con múltiples capas. Cada capa representa algo así como una sinapsis en el cerebro, que se activa con una determinada probabilidad. Así, cuando aparece una palabra como «Grande», hay varias sinapsis (nodos) que dicen con cierta probabilidad que «Gran Bretaña» o «Muro» pueden venir después de «Grande». Cuanto más contexto se da, más se entrenan estos nodos. Si Londres, la Reina y la Union Jack aparecen en algún sitio, entonces es muy probable que sea «Gran Bretaña» y no «Gran Muralla».
Los modelos generativos utilizan varias clases de modelos estadísticos (a menudo redes neuronales). En el ejemplo más conocido actualmente, ChatGPT, se utiliza una arquitectura codificador/decodificador. La entrada es analizada y clasificada por una red codificadora, convertida en números y variables legibles por ordenador, enviada a través de la red neuronal entrenada, y el resultado de números y variables se devuelve a un decodificador como texto.
Una Explicación sencilla de la IA Generativa: El texto que introduce el usuario se descompone, la máquina intenta comprenderlo, basándose en la información la red intenta entonces generar la mejor respuesta posible y hacerla de nuevo legible para el ser humano, los resultados se convierten de nuevo en voz y salida. Por lo tanto, todo se basa sólo en probabilidades y así se llega también al hecho de que se hacen afirmaciones falsas, porque éstas eran en este caso «más probables» que los hechos.
El bombo en los medios de comunicación y en las redes sociales en torno a esta tecnología se basa probablemente en el hecho de que estos modelos son muy buenos generando contenidos convincentes y engañosamente reales y, por tanto, nos hacen creer en la inteligencia. A pesar de ello, los modelos generativos de IA también tienen aplicaciones aparte de la generación de imágenes y de texto. Algunos ejemplos serían el aumento de datos, la detección de anomalías y la imputación de datos perdidos, o la clasificación de contenidos.
Cómo funciona la IA Generativa – 3 Modelos que debes conocer
Recientemente se han producido avances monumentales en la IA, ya que la potencia de cálculo se ha abaratado lo suficiente como para ejecutar grandes conjuntos de datos a «costes razonables», creando una base para entrenar diferentes modelos a escalas lo suficientemente grandes como para producir resultados razonables.
Estos son los tres modelos principales de la IA Generativa, cada uno con sus puntos fuertes, sus puntos débiles y sus posibles casos de uso:
Redes Generativas Adversariales (Generative Adversarial Networks – GAN)
Las GAN consisten esencialmente en dos redes neuronales -la generadora y la discriminadora- que compiten entre sí mientras una necesita crear nuevos resultados y la otra los controla. Funciona según un principio similar al de un falsificador que intenta producir dinero falso y un detective que intenta distinguir el falso del auténtico.
La red generadora empieza creando una muestra/salida y la pasa al discriminador. Al principio, el discriminador tampoco es muy bueno discriminando y puede clasificar la falsificación como real. Así que ambas redes necesitan ser entrenadas para su eficacia. Sin embargo, como ambas también aprenden de sus errores, su rendimiento mejora con el tiempo (por eso hay que entrenar los modelos de IA).
El objetivo del generador es producir datos y resultados que el discriminador no pueda distinguir de los datos reales. Al mismo tiempo, el discriminador intenta distinguir cada vez mejor los datos reales de los falsos. Esto continúa hasta que se alcanza un equilibrio en el que el generador produce datos realistas y el discriminador ya no puede diferenciarlos y duda al 50% de que sean falsos o reales.
Autocodificadores variacionales (Variational Autoencoders – VAE).
Los VAE se basan únicamente en los principios de la probabilidad y la estadística para generar datos sintéticos. Estos modelos generan datos basándose en diversas estructuras matemáticas sencillas, como una media o desviaciones estándar.
Los VAE constan de un codificador y un descodificador (como ya se ha explicado brevemente). El codificador comprime los datos de entrada en una denominada «representación de espacio latente», que captura los parámetros del estadístico basándose en la distribución probabilística (media y varianza). A continuación, genera una muestra de la distribución aprendida en el espacio latente, que la red decodificadora toma y reconstruye los datos de entrada originales. El modelo se entrena para minimizar la diferencia entre la entrada y la salida, de modo que los datos generados sean muy parecidos a los originales, ya que pasan por las mismas redes entrenadas y probabilidades en ambas direcciones.
Modelos basados en transformadores (Transformer-based models)
A diferencia de los GAN y los VAE, los modelos basados en transformadores, como el GPT-3 y el GPT-4, se utilizan principalmente para tareas que implican datos secuenciales, es decir, datos que tienen una semántica específica o correlaciones entre sí, como el procesamiento del lenguaje natural.
Los modelos basados en transformadores utilizan una arquitectura basada en «mecanismos de atención» que asignan mayor importancia a determinadas partes de los datos de entrada durante la ejecución de la tarea, en un intento de extraer y ponderar el significado de un enunciado.
Los modelos GPT utilizan una variante del transformador llamada decodificador transformador, que lee toda una secuencia de datos (por ejemplo, una frase) a la vez y puede así modelar o averiguar dependencias complejas entre las palabras de una frase. Los modelos se entrenan en modelos de texto muy grandes y luego se afinan para tareas específicas como la traducción, la respuesta a preguntas o la generación de textos. Los potentes modelos lingüísticos que crean pueden producir frases, párrafos o incluso artículos enteros asombrosamente coherentes y contextuales, pero siguen teniendo el problema de que, como los demás modelos, se basan sólo en probabilidades y, por tanto, también «halucinan» o inventan contenidos porque son «probables» pero erróneos.
Casos de uso de los modelos generativos de IA
Ahora que entendemos los fundamentos de los sistemas y también comprendemos poco a poco dónde están los límites, pero también cómo funcionan, también podemos hablar enseguida de cómo podemos aplicar estos modelos. En general, se puede decir que la ola actual de IA Generativa se limita a aplicaciones en las que o bien es necesaria una buena duplicación (modelos GAN) o bien se necesitan salidas que «probablemente sean algo», como la transcripción del habla o la generación de texto. Algunos de los casos de uso mencionados aquí deberían darte una visión general de las posibilidades:
Artes creativas y diseño
La IA Generativa ha encontrado numerosas aplicaciones en el arte y el diseño y está cambiando la forma en que creamos y experimentamos el arte. Dall-E, Midjourney y muchos otros generadores de imágenes han demostrado que es posible crear arte realista y convincente.
Los GAN, en particular, han desempeñado un papel importante en este ámbito. Por ejemplo, un retrato generado por IA y creado por el colectivo artístico Obvious utilizando un GAN se vendió por la friolera de 432.500 $ en la casa de subastas Christie’s.
- Composición y generación de música: Los modelos generativos de IA también se han utilizado para componer música. Hace unos años, era impensable que algo tan complejo y creativo como la música pudiera ser generado por una máquina. Redes como MusicLM de Google o MuseNet de OpenAI son modelos entrenados con archivos MIDI de distintos géneros y fuentes que pueden generar composiciones de muchos estilos diferentes.
- Traducir el arte a diferentes estilos: La IA no sólo puede crear piezas nuevas, sino también transformar las existentes. Los modelos de IA pueden aprender los elementos de estilo de una imagen y aplicarlos a otra, una técnica conocida como transferencia neural de estilo. El resultado es una imagen híbrida que combina el contenido de una imagen con el estilo artístico de otra.
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).
La IA generativa desempeña un papel clave en las tareas de PNL, por ejemplo, en la creación de contenidos, sistemas de diálogo, traducciones, pero también en la creación de asistentes virtuales.
- Creación de textos y contenidos: Modelos como el GPT-3 y el GPT-4 han contribuido mucho al auge actual. Sus notables capacidades para crear textos similares a los humanos han cautivado la imaginación. Estos modelos pueden escribir artículos, componer poesía o escribir o mejorar código, lo que los convierte en valiosas herramientas para la creación automatizada de contenidos y nos quita trabajo de encima, pero con el problema de que el contenido no siempre es preciso y todos suenan más o menos igual.
- Sistemas de diálogo y asistentes virtuales: Al comprender el lenguaje, pero también al generar contenidos de forma selectiva, los modelos generativos también tienen el potencial de permitir el diálogo entre humanos y máquinas. Pueden generar respuestas contextuales y entablar conversaciones similares a las humanas. Esta capacidad aumenta la eficacia de los asistentes virtuales, los chatbots y la IA en la atención al cliente y en muchos otros ámbitos.
- Transcripción y aumento de voz: Otro caso de uso ampliamente conocido son los modelos lingüísticos que crean contenido a partir del habla. El reto es que estos modelos necesitan comprender el contexto para compensar la mala calidad de un micrófono o el ruido de la sala. De este modo, la IA generativa produce resultados nítidos y claros, y también crea transcripciones mucho mejores de vídeos y contenidos de audio.
Visión por ordenador y síntesis de imágenes
La IA generativa tiene un gran impacto en las tareas de visión por ordenador, ya que las redes neuronales también reconocen objetos o crean réplicas engañosas.
- Síntesis de imágenes: Las GAN se utilizan ampliamente para generar imágenes sintéticas realistas. StyleGAN de NVIDIA, por ejemplo, ha producido imágenes increíblemente realistas de rostros humanos que no existen. U otras IAs que generan contenido cinematográfico sin necesidad de cámaras profesionales. Pero también los Deep Fakes, versiones falsas de personas generadas por ordenador, pueden formar parte de esta síntesis de imágenes.
- Mejora de la imagen: Los modelos generativos también pueden rellenar las partes que faltan de una imagen en un proceso llamado inpainting. Predicen las partes que faltan basándose en el contexto de los píxeles circundantes. La IA de Photoshop se convirtió en un éxito en las redes sociales porque complementaba las imágenes con contenido que no existía. También Google saltó a los titulares con el «Borrador Mágico», que también utiliza la IA Generativa para eliminar personas u objetos de las imágenes con un relleno que es «lo más probable».
Desarrollo de fármacos y asistencia sanitaria
La IA Generativa tiene un potencial prometedor para la sanidad y el descubrimiento de fármacos, porque también puede predecir o «inventar» diferentes estructuras o compuestos.
- Descubrimiento de nuevos fármacos: Los modelos generativos pueden predecir estructuras moleculares de fármacos potenciales, acelerando el proceso de descubrimiento de fármacos. Varias empresas llevan años intentando utilizar modelos de IA para inventar nuevos compuestos moleculares y utilizarlos para desarrollar fármacos para tratar enfermedades.
- Medicina personalizada: Los modelos generativos también pueden ayudar a personalizar los tratamientos médicos. Al aprender patrones a partir de los datos de los pacientes, estos modelos pueden ayudar a encontrar el tratamiento más eficaz para cada paciente.
Ejemplos de IA Generativa en escenarios del mundo real
- GPT-4 de OpenAI: Este modelo basado en transformadores es un generador de lenguaje de alta capacidad capaz de redactar correos electrónicos, escribir código, crear contenido escrito, tutoría y traducción.
- DeepArt: También conocida como Prisma, esta aplicación utiliza modelos generativos para transformar fotos cargadas por el usuario en obras de arte inspiradas en artistas famosos.
- MidJourney: Es un generador de texto a imagen que crea imágenes y gráficos a partir de los aportes y descripciones del usuario.
- DeepDream de Google: Un programa que utiliza IA para encontrar y mejorar patrones en imágenes, creando transformaciones oníricas y psicodélicas.
- Compositor Jukin: Esta herramienta, impulsada por MuseNet de OpenAI, utiliza la IA para componer música original para contenidos de vídeo.
- Insilico Medicine: Una empresa de biotecnología que aprovecha los modelos generativos para predecir estructuras moleculares de fármacos potenciales, acelerando el proceso de descubrimiento de fármacos.
- ChatGPT: Un chatbot con IA desarrollado por OpenAI que puede mantener conversaciones de texto similares a las humanas, utilizado en aplicaciones de atención al cliente y de asistente personal.
- StyleGAN de NVIDIA: una red generativa adversarial que genera imágenes hiperrealistas de rostros humanos que no existen en la realidad.
- Artbreeder: Una plataforma que utiliza GAN para fusionar imágenes introducidas por el usuario y crear imágenes complejas y novedosas, como retratos y paisajes.
- Runway ML: Este conjunto de herramientas creativas utiliza modelos generativos para ayudar a artistas y diseñadores a crear animaciones y visuales únicos.
- Tecnología Deepfake: Una tecnología que utiliza GANs para crear intercambios de caras convincentes en vídeos, creando un contenido de vídeo potencialmente engañoso pero impresionantemente realista.
Retos éticos y posible mal uso de la IA Generativa
El desarrollo de las tecnologías de IA generativa, como cualquier tecnología, conlleva naturalmente nuevos retos (éticos):
Deepfakes y desinformación
La capacidad de los modelos generativos, en particular las GAN, para crear medios sintéticos realistas ha provocado la aparición de «deepfakes». Se trata de imágenes, archivos de audio o vídeo generados artificialmente y engañosamente reales, que imitan de cerca a personas reales. En el proceso, el contexto puede alterarse completamente y pueden decirse o hacerse cosas que nunca ocurrieron. Esto puede utilizarse indebidamente para difundir desinformación o propaganda, lo que puede tener graves consecuencias sociales y políticas.
Privacidad y consentimiento
Los modelos generativos suelen requerir grandes cantidades de datos para su entrenamiento. Actualmente, concretamente en la UE, se observa la aparición de demandas y preocupaciones sobre la forma en que se utilizan los datos y la propiedad intelectual para entrenar los sistemas de IA. Esto es especialmente crítico cuando los modelos se entrenan con datos personales o sensibles. Además, la generación de datos sintéticos realistas (por ejemplo, rostros humanos) puede difuminar las líneas del consentimiento, ya que estos «humanos» generados no han consentido el uso de su semejanza, y se sabe de políticos que aparecen en representaciones pornográficas.
Prejuicios no intencionados
Todos los modelos de IA, incluida la IA generativa, pueden introducir inadvertidamente sesgos en los datos. La forma en que se entrenan los modelos de IA puede ser sesgando los datos, sesgando al seleccionar los datos o recogiendo y procesando sesgos humanos que se reflejan en los datos. Por ejemplo, si un modelo lingüístico se entrena con texto de Internet, puede aprender y producir texto que refleje sesgos sociales en esos datos.
Impacto en la economía y el empleo
Aunque la IA generativa sólo puede automatizar ciertas tareas y mejorar la eficiencia en determinados ámbitos, también podría provocar el desplazamiento de puestos de trabajo en varias industrias en las que se utilizan estos modelos. Al cambiar significativamente para algunas industrias, los desplazamientos pueden ser mayores, creando tensiones sociales.
Gobernanza y regulación de la IA
Debatir y aplicar la gobernanza y la regulación de la IA es obviamente importante. Los responsables políticos, los investigadores y los líderes del sector tienen que trabajar juntos para establecer políticas y medidas que garanticen un uso responsable de la IA generativa, pero al mismo tiempo la comunidad empresarial también quiere una IA no regulada, ya que temen que la regulación acabe impidiendo la innovación y, por ejemplo, que Europa se quede rezagada con respecto a China y EE.UU. y pierda en la carrera de la IA debido a las fuertes regulaciones. Sin embargo, como también tiene consecuencias, como la infracción de los derechos de autor, otros países también se ven cuestionados.
El futuro y las limitaciones de la IA Generativa
La IA Generativa ya ha hecho grandes avances en muchas áreas en poco tiempo y es muy prometedora para el futuro, pero también es importante que comprendamos que los modelos actuales tienen sus limitaciones e incluso con estos modelos no se puede generar una verdadera IA superinteligente. Además, los LLM (Large Language Models) tienen limitaciones en su funcionamiento.
Mayor realismo y complejidad
Con mejores conjuntos de datos y más entrenamiento, es probable que aumente el realismo y la complejidad potencial de los resultados de los modelos generativos. Esto se extenderá a mejoras en todos los campos, desde las animaciones, los vídeos y la música hasta el texto escrito. Sin embargo, existen retos con los modelos actuales, especialmente cuando se trata de equilibrar coherencia y creatividad.
Mayor personalización
Aunque la IA generativa tiene el potencial de personalizar completamente el contenido según el individuo y su «estilo»,? Sin embargo, esto plantea otras cuestiones además de la privacidad. También está el reto de proporcionar experiencias personalizadas al tiempo que se garantiza un uso y almacenamiento responsables de los datos de los usuarios individuales. ¿O quieres que tu voz sea utilizada por otros o que el modelo se forme con tus ideas?
Democratización de las herramientas creativas
La IA generativa facilita el acceso a todo el mundo para crear fácilmente contenido ficticio; por supuesto, esto también abre la puerta al abuso. Proteger los derechos de propiedad intelectual y evitar el uso poco ético de estas herramientas son retos importantes que hay que abordar, pero aún no existen soluciones prácticas para ello.
Mejora de la toma de decisiones y de las capacidades predictivas
La IA generativa podría mejorar la toma de decisiones y los modelos predictivos. Sin embargo, estos modelos sólo son tan buenos como los datos con los que se entrenan, y aquí es también donde muchas empresas ya están fallando. Al fin y al cabo, la IA no puede hacer magia y la esperanza de muchos es que pueden evitar el «trabajo duro» mediante la IA, sin embargo, los datos limpios son importantes. Además, los sesgos, prejuicios o patrones incorrectos existentes pueden aprenderse y reflejarse en futuras evaluaciones, afectando a su fiabilidad e imparcialidad. También está la cuestión de si tales modelos pueden garantizar la privacidad de los datos en caso de que sean utilizados por otras empresas.
Integración con otras tecnologías emergentes
La integración de la IA generativa con otras tecnologías emergentes, como la RV, la RA y el IoT, encierra un inmenso potencial, pero también plantea retos técnicos y éticos que deben sortearse con cuidado. Especialmente cuando hablamos de mundos y juegos virtuales, entonces puede cambiar el juego simplemente escribir un promt o hablar con un modelo de IA Generativa y explicarle cómo quieres que se cree el mundo virtual mientras lo está creando. La IA Generativa también será clave para generar mundos Metaverso y hacer que los mundos virtuales sean accesibles a las masas con una creación fácil de contenidos sin necesidad de diseñadores ni expertos.
Contenido a escala – Reciclaje a escala
Uno de los retos para proveedores como Google u otras plataformas que intentan categorizar la información es que resulta difícil distinguir el contenido creado por la IA. El contenido, como artículos o blogs, no contribuye realmente al debate, no aporta un valor añadido y la calidad es «estadísticamente media» (por Definición). Pero se hizo tan fácil escalar la producción de contenido y por eso se produce mucho contenido de esta manera. Si lo hacemos girar unos años más, en el futuro, los grandes modelos lingüísticos se entrenarán con contenido creado por otra IA, incluyendo sesgos y problemas y falta de contenido original – Así que el Contenido Mediocre está Creando más Contenido Mediocre.
El estancamiento de los modelos actuales y la necesidad de innovación
Una de las principales limitaciones de la IA generativa es el estancamiento de los modelos actuales. Los expertos ya están observando que la escalabilidad de modelos existentes como el GPT-4 está disminuyendo. Aunque se trata de un potente modelo lingüístico, ha alcanzado los límites de lo que un gran modelo puede hacer con eficacia.
Esta situación subraya la necesidad de innovación en el campo de la IA. Hay que desarrollar nuevos métodos y modelos para superar las limitaciones de las tecnologías actuales. La próxima etapa de la investigación en IA implicará probablemente la exploración de diferentes arquitecturas, métodos de entrenamiento y, posiblemente, enfoques totalmente nuevos del aprendizaje automático.
Exagerada y adorada por los medios de comunicación y los inversores
No sería un artículo mío si no criticara algo. La imitación perfecta de la inteligencia está alimentando actualmente un hype que está impulsando a las empresas a hacer de todo con la IA generativa. La afluencia de capital y las noticias que rodean el tema están creando una ola de interés, pero también están limitando mucho el debate sobre las limitaciones de estos modelos y mostrando que la mayoría de las startups en realidad sólo están utilizando la misma API de OpenAI u otros modelos. Como ya hemos aprendido, los modelos tienen sus limitaciones, no son precisos ya que sólo son modelos estadísticos, y a veces incluso sólo generan contenidos basados en modelos GAN que deberían parecer lo suficientemente realistas como para ser indistinguibles. Esto limita enormemente las aplicaciones en muchos campos y uno de los mayores problemas de toda aplicación de IA es también la mala calidad de los datos para la mayoría de los casos de uso, por lo que veremos durante mucho tiempo aplicaciones limitadas para contenidos como imágenes, arte, texto, audio o ilustraciones.
Actualmente, estamos viendo muchas promesas de que estos Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) podrían evolucionar, y con estas promesas candentes, Silicon Valley y otros están acudiendo a este espacio con mucho dinero y atención mediática. La próxima «fiebre del oro» en la industria de la tecnología estará impulsada por la moneda después de que se lance ChatGPT a finales de 2022.
Conclusión
Definitivamente, la IA Generativa es una tecnología fascinante que permite crear contenido engañosamente real a escala. Los casos de uso de estas tecnologías son impresionantes y sin duda automatizarán específicamente muchas cosas que antes eran costosas.
Pero como cualquier tecnología, la IA que puede crear contenido engañosamente real también conlleva sus propios retos y consideraciones éticas. Desde los deepfakes a la desinformación, pasando por los problemas de privacidad y la parcialidad, hay muchas preguntas sin respuesta. Las empresas, pero también los Estados, tienen que ponerse de acuerdo sobre una gobernanza y una regulación eficaces de la IA.
Los modelos y algoritmos actuales tienen sus limitaciones y, según muchos expertos, éstas ya se han alcanzado. Veremos si se cumplen las promesas de la industria, porque ya ahora vemos una meseta de lo que es posible y que los modelos no escalan linealmente con su tamaño. Esto significa que los modelos serán más grandes, pero sólo marginalmente mejores. Pero una cosa es segura: la IA generativa ha llegado para quedarse, con sus limitaciones pero también con todas sus ventajas.
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