La magia de la Inteligencia Artificial Generativa: cómo transformar tus ideas en realidad

“Nadie lo expresa de esta manera, pero creo que la inteligencia artificial es casi una disciplina de humanidades. Es realmente un intento de comprender la inteligencia y el conocimiento humano” – Sebastian Thrun

La IA Generativa es sinónimo de creatividad ilimitada. Es un tipo de Inteligencia Artificial apasionante que difumina las fronteras entre la capacidad innovadora de los humanos y el poder de las máquinas. Incluso, va más allá. También nos invita a explorar y desarrollar nuestra propia imaginación.

La Inteligencia Artificial Generativa (GenIA) nos entrega nuevos caminos para la expresión artística y nos ayuda a gestar verdaderas soluciones innovadoras en múltiples sectores. Por algo es considerada una de las tecnologías más avanzadas que veremos dentro de los próximos 50 años.

En este post exploramos la esencia de esta IA creadora, cómo funciona y qué la hace tan única. 

¿Qué es la GenIA?

La Inteligencia Artificial Generativa es un campo de la IA dedicado a la creación de modelos capaces de generar cualquier tipo de contenido nuevo y original, simulando la creatividad humana. 

Los modelos en la IA son programas computacionales que se diseñan para emular el comportamiento o alguna capacidad del ser humano. En el caso de la Inteligencia Artificial Generativa, los modelos recrean la capacidad creadora de las personas para producir contenido.

¿Qué tipo de contenido? GenIA abarca texto, imágenes, vídeos, audios, códigos, datos sintéticos, etc. Pero lo hace con una destreza única y audaz. 

Una de las herramientas de IA Generativa más conocidas es ChatGPT, con la que puedes comunicarte bajo un formato conversacional y darle la instrucción para que genere contenido en formato de texto. 

Pero cada día son desarrolladas más y más herramientas por la IA generativa. Por ejemplo, puedes generar imágenes impresionantes, crear códigos QR artísticos y visualmente atractivos o producir una pieza musical. Todo, con sólo ingresar una descripción textual, una imagen o un audio.

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial Generativa?

«La inteligencia artificial y el hombre pueden trabajar juntos para lograr cosas que ninguno de los dos podría hacer por sí solo«- Ryan Abbott 

Cómo dijimos, un modelo de GenIA depende, principalmente, de los datos que se le proporcionan durante la etapa de entrenamiento. Pero su poder y distinción radica en que utiliza esta información para crear contenido nuevo que puede, incluso, superar la creatividad de una persona. 

¿Cómo lo logra? Todo su poder se encuentra en la arquitectura del modelo.

Las herramientas de la Inteligencia Artificial Generativa utilizan modelos de redes neuronales artificiales que han sido entrenados mediante una gran cantidad de datos. Existen diversos tipos de redes neuronales artificiales. Básicamente, son programas que permiten a las máquinas procesar los datos de una manera similar al cerebro humano.

Para ello, cada red se compone de diversas capas con nodos interconectados. Estos nodos se transmiten la información de manera muy parecida al envío de señales que se produce en nuestras neuronas biológicas.

La precisión de cada modelo depende de la cantidad y calidad de los datos de entrenamiento. Cuando hablamos de entrenamiento, nos referimos a una etapa de aprendizaje en la que el desarrollador le brinda al modelo una gran cantidad de datos, con el fin de que ajuste sus parámetros internos y lograr que las respuestas (en texto, imágenes, audios…) sean lo más parecidas a las creadas por un ser humano.

Normalmente, si se desea un mayor rendimiento y precisión, esa etapa de aprendizaje sirve de pre-entrenamiento. Después se somete el modelo a una fase de ajuste fino, generalmente, mediante:

• El aprendizaje supervisado, en donde un supervisor humano etiqueta los datos para enseñar al algoritmo qué resultado debe arrojar. 
• También se utiliza el aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana, en el que un agente humano puntúa la calidad de los resultados para indicarle al modelo qué tan bien se ha desempeñado.

Generación de texto

La generación de texto funciona mediante el uso de modelos de IA que han sido entrenados para aprender los patrones de los estilos del lenguaje y las estructuras gramaticales de los diversos idiomas. 

Existen distintos modelos. El más reciente, que ha revolucionado el campo de la IA generativa, es el modelo de redes neuronales con arquitectura Transformers. 

Para generar el texto, el modelo Transformer toma la instrucción del usuario (entrada inicial) y, utilizando el contexto de los patrones aprendidos, produce un texto continuado completamente coherente y relevante con lo indicado o solicitado por el usuario.

• Como ejemplo de este tipo de generación de contenido está el modelo GPT, cuya versión GPT 3.5 es el motor de ChatGPT. Se trata de un modelo de lenguaje con arquitectura Transformer, que ha sido pre-entrenado con una enorme cantidad de datos provenientes de internet, bibliotecas, Wikipedia y otros repositorios. Después fue sometido a un ajuste fino.

Por ejemplo, observa la instrucción dada a ChatGPT y la respuesta obtenida:

Creación de imágenes con IA Generativa

Las herramientas para crear imágenes impulsadas por la Inteligencia Artificial Generativa tienen la capacidad de producir una imagen original de cualquier estilo (hiperrealista, comic, blanco y negro, en óleo, en grafito, imitando el arte de algún pintor, etc.), tomando en cuenta la instrucción en formato de texto que ha sido proporcionada por el usuario, en lenguaje natural. ¿Cómo aprenden a hacer esto?

Estas herramientas son impulsadas por modelos de redes neuronales que han sido entrenados con una gran cantidad de datos conformados por pares de texto – imagen. Es un método en el que el modelo aprende las características y patrones visuales de las imágenes a partir del lenguaje (breve texto descriptivo). 

De esta forma se conecta el texto con las imágenes y el modelo aprende cuáles son los aspectos más importantes y cómo puede variar una imagen. 

• Por ejemplo, si los datos de entrenamiento contenían imágenes de gatos con diferentes pelajes, razas, posturas y tamaños, el modelo aprende esas características y patrones para generar una imagen original de un gato, incluso, de cualquier raza o en cualquier pose que no se encuentre en los datos de entrenamiento.
• Un ejemplo de los modelos de generación de imágenes es DALL-E. Este programa creado por OpenAI es impulsado por una arquitectura Transformer, también entrenado con un conjunto de datos de pares texto-imagen. 
  • La versión DALL-E 3 es utilizada por el Chat de Bing para generar imágenes de diversos estilos, a partir de cualquier instrucción en formato de texto que ingreses. 

Por ejemplo, al introducir la instrucción textual en el Chat de Bing:

“Crea la imagen hiperrealista del rostro de una mujer con ojos verdes, pecas, cejas pobladas, labios rojos, cabello rubio y rizado y sombrero”

El modelo ha arrojado la siguiente imagen:

Pero también puedes dar la instrucción de que cree el dibujo de este rostro:

Creación de video y audio con Inteligencia Artificial Generativa

También están las herramientas de creación de contenido, impulsadas por la IA Generativa, que toman el mensaje de texto que ingresas, interpretan el lenguaje y lo convierten automáticamente en vídeos o clips de audio.

Los modelos de generación de vídeos pueden producir cualquier tipo de efecto visual, animaciones, simulaciones, etc. Además de generar vídeos, algunos modelos también permiten crear voces en diversos idiomas.

Los modelos de generación de contenido en formato de audio pueden crear piezas musicales completas, pequeñas bandas sonoras y efectos de sonido (como el del oleaje del mar, el descorche de una botella de Champagne, las hojas de un árbol agitadas por el viento, etc.), a partir de sólo una indicación en formato de texto.   

• Por ejemplo, en un modelo para la generación de música debes escribir la descripción del tipo de música que deseas, como «una canción country con guitarras acústicas o una canción pop de los 80«. Mediante esta instrucción el modelo crea el sonido y te permite descargar el archivo.

 

La IA Generativa, a través de sus múltiples aplicaciones, ya está conquistado al mundo entero por su amplia utilidad para innovar, ofrecer ideas, generar texto, componer música, crear arte, etc. 

 

Sin embargo, aún queda más por descubrir. Todas las herramientas que conocemos y hemos utilizado apenas forman parte de la punta del Iceberg de la IA.

¿Tú qué piensas?  Deja tu opinión en los comentarios.

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