Entenderemos cómo funciona la inteligencia artificial generativa, por qué las redes neuronales pueden producir resultados inesperados y dónde se utilizan.
Qué se esconde detrás del término GenAI
La Inteligencia Artificial Generativa, o GenAI, es un tipo de red neuronal que se utiliza para crear nuevos datos a partir de información obtenida mediante entrenamiento. Estas redes neuronales pueden crear imágenes, textos, audio y vídeo, conceptos y otros tipos de contenido.
La esencia de la inteligencia artificial generativa es el desarrollo del aprendizaje automático. La red neuronal aprende de una serie de datos cargados en ella, de los cuales puede extraer ciertas características y patrones. A partir de este análisis colectivo, la red neuronal genera nuevos contenidos. Por ejemplo, cuando escribimos un mensaje de texto en Midjourney, la red neuronal crea una respuesta basada en material aprendido previamente.
La inteligencia artificial generativa no es capaz de pensar de forma independiente y pensar como un humano. Sólo puede aprender de los datos que se le proporcionan e interpretarlos a su manera.
La generatividad radica en el hecho de que la IA entrenada en una determinada base de datos puede proponer soluciones de forma independiente, es decir, generar nuevos objetos que antes no existían y que no estaban en la base de datos de IA conocida.
Cómo funciona la inteligencia artificial generativa
Relativamente hablando, si GenAI necesita explicar qué es una mesa o un semáforo, las redes neuronales muestran 10 mil imágenes diferentes de estos objetos. Luego, cuando el usuario escribe un mensaje como «hay un semáforo en la mesa», la red neuronal ya ofrece sus propias opciones basadas en su propia comprensión de estos objetos.
En sentido figurado, podemos decir que la inteligencia artificial generativa suma uno más uno (semáforo + mesa), pero no obtiene una respuesta predecible (el número dos), sino una cierta solución no trivial en nuestro sistema de coordenadas habitual, por ejemplo, dos y la mitad, o cinco, o dieciocho. Cada usuario, al crear un mensaje, aporta sus propias ideas, incluidas las menos triviales. Cuanto más crea una red neuronal cosas tan inusuales, mejor funciona y más rápido se desarrolla.
Características clave de la IA generativa
Veamos las características clave de GenAI.
- La capacidad de analizar rápidamente grandes volúmenes de datos es la base de las tecnologías GenAI. Imaginemos que la red neuronal analizó al menos 1000 imágenes de tablas: ¿cuánto más sabrá la persona promedio sobre este objeto, sus características y propiedades?
- La capacidad de crear nuevos significados y contenidos a partir de la base de datos estudiada. El principal rasgo característico de GenAI es su naturaleza creativa: la red neuronal no sólo reproduce la información que le introducen los desarrolladores, sino que la procesa y genera contenido único.
- La variabilidad es una consecuencia del hecho de que GenAI se entrena con grandes conjuntos de datos. Puede combinar los conocimientos adquiridos, lo que da como resultado muchas opciones diferentes y ofrece al usuario una amplia variedad de opciones.
- Apertura a la mejora. La inteligencia artificial generativa produce el resultado de un mensaje como una especie de visión propia, con la que se puede seguir trabajando: pedir agregar detalles, editar el mensaje o el resultado obtenido.
- Alta adaptabilidad : durante el uso, a medida que se agregan nuevos ejemplos y sugerencias inusuales, se desarrolla la red neuronal.
- Capacidad para mantener un estilo determinado. La inteligencia artificial generativa es capaz de distinguir tonos y medios tonos: por ejemplo, el estilo de comunicación formal del informal, el realismo del cómic, el rock del blues, Kandinsky de Aivazovsky. Siempre que se proporcione una descripción detallada del mensaje, la red neuronal puede crear contenido en un estilo determinado.
- Disponibilidad y facilidad de uso. GenAI permite generar contenido rápidamente, ayudando a ahorrar recursos en diversos procesos y áreas de la vida humana, desde lo creativo hasta lo aplicado.
Hablando de las características de la inteligencia generativa, es importante señalar los aspectos éticos y legales de su aplicación. Punto práctico: existen muchos obstáculos en el campo de los derechos de autor relacionados con el contenido creado utilizando redes neuronales. En particular, la legislación de la Federación de Rusia sobre esta cuestión aún no se ha establecido: no existe un consenso legal sobre quién posee los derechos sobre el resultado de la generación.
Uso de redes neuronales generativas
La IA generativa se utiliza a menudo para desarrollar conceptos en una variedad de áreas de la vida humana, desde los gráficos y la arquitectura hasta la medicina y la industria. Pero estas están lejos de ser las únicas opciones para su uso. A continuación se muestran algunos ejemplos en diseño y otras áreas.
1. Diseño y comercialización. Las imágenes creadas con IA generativa se utilizan a menudo como ilustraciones para diversas noticias. Los resultados de la generación también se utilizan en el desarrollo de interfaces, banners publicitarios, creatividades y conceptos, branding y diseño gráfico.
En el diseño de productos, GenAI ayuda a crear conceptos para productos comerciales y de ingeniería. Y los diseñadores de interiores lo utilizan para generar ideas para el diseño de interiores, elegir combinaciones de colores e incluso opciones de disposición de muebles.
2. Proyectos artísticos y creativos. Las redes neuronales generativas pueden «escribir» música y pintar imágenes basadas en diferentes géneros y estilos. Las obras visuales únicas obtenidas como resultado de la generación se pueden utilizar tanto en proyectos comerciales como para la creatividad personal.
3. Cinematografía y animación. Desde escribir guiones para vídeos y películas de un género determinado hasta simplificar el proceso de postproducción y crear efectos visuales impresionantes.
4. Moda. GenAI ayuda a los diseñadores a inspirarse y desarrollar nuevos diseños y estilos de ropa basados en el análisis de tendencias actuales y datos históricos, así como a crear nuevos diseños de telas.
5. Medicina. Interpretación de los resultados de diversos estudios (rayos X, tomografía computarizada, resonancia magnética), creación de chatbots, así como generación de posibles diagnósticos y asistencia en el desarrollo de medicamentos. Los expertos esperan que en un futuro previsible más del 30% de los nuevos fármacos se produzcan gracias a las redes neuronales generativas.
6. Desarrollo de juegos. GenAI puede desarrollar un guión de juego, pensar en la trama y la apariencia de los personajes y también generar acompañamiento musical, lo que generalmente acelera el proceso de desarrollo y lo lleva más allá de los límites de la imaginación humana.
La lista de áreas donde se puede utilizar GenAI no termina ahí. Cada año, las capacidades de las redes neuronales se expanden y es posible que en el futuro las redes neuronales generativas se conviertan en una parte integral de la vida de cada uno de nosotros, ayudando a cumplir con nuestras responsabilidades educativas y profesionales y a realizar nuestro potencial creativo.
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