Comprar online es cada vez más fácil y satisfactorio. Los proveedores de comercio electrónico ahora permiten que los clientes se “prueben” vestidos, anteojos e incluso maquillaje en sus plataformas.
El campo de la medicina está avanzando: los médicos y los profesionales médicos ahora pueden describir los desarrollos futuros de cualquier enfermedad. Una fotografía o un video capturado hace años podría ampliarse a un medio de calidad 4K, haciéndolos nítidos y claros.
Detrás de todas estas aplicaciones se encuentra una tecnología que ha ido transformando lenta y constantemente diversas industrias y sectores: la IA generativa.
Gartner explica que la IA generativa se refiere a las técnicas de IA que aprenden una representación de algunos elementos y la utilizan para generar artefactos completamente nuevos que conservan una semejanza con los originales.
Los algoritmos de IA generativa detectan el patrón subyacente en los datos de origen (texto, código, audio, imágenes, etc.) y generan resultados rápidos, precisos y de alta calidad (datos sintéticos). Los datos pueden ser audiovisuales, activos de programación, diseños, lenguaje natural, tácticas, etc.
La IA generativa está encontrando un número cada vez mayor de aplicaciones en los campos de la ingeniería de software, el desarrollo de productos, la farmacología, el marketing, los medios y más. Como esta es todavía una tecnología emergente, viene con ciertas limitaciones.
Una limitación son las preocupaciones asociadas con respecto a la seguridad y privacidad de los datos sintéticos. Además, los propios modelos pueden utilizarse con fines nefastos, como deepfakes, que serán cada vez más difíciles de identificar y eliminar. Sin embargo, la rápida adopción de la IA generativa será inevitable a medida que se desbloqueen más beneficios.
Aquí hay cinco recursos para conversar sobre las implicaciones de la IA generativa.
Una guía completa de IA generativa en 2022
Los datos sintéticos se generan a través de diversas técnicas, como redes adversas generativas (GAN), codificadores automáticos variacionales y más. Los GAN son un marco de aprendizaje semisupervisado que puede ayudar a eliminar el sesgo humano y el sesgo del modelo.
Comprender la IA generativa, sus impactos y limitaciones
La IA generativa ofrece muchos beneficios significativos además de satisfacer distintos propósitos, como la protección de la identidad o la restauración de películas. Permite que las máquinas utilicen datos de texto o imagen para crear contenido nuevo. Sin embargo, los resultados a veces son inesperados.
Los modelos generativos profundos podrían ofrecer los desarrollos más prometedores en IA
Los modelos generativos profundos (DGM) son el resultado de modelos generativos de IA y redes neuronales profundas que trabajan juntos. Los DGM son capaces de manejar conjuntos de datos y temas particularmente complejos. Sin embargo, carecen de explicabilidad y, por lo tanto, crean un riesgo de sesgo o inexactitud.
Explorando el mar de casos de uso de IA generativa en varios sectores
La IA generativa se está abriendo camino en numerosas industrias y sectores. Desde el doblaje de películas hasta la mejora de la calidad de una prótesis, se utilizan diversas manifestaciones de modelos generativos de IA.
Cómo la IA generativa ayudará a construir el metaverso
Una aplicación novedosa de la IA generativa es la construcción del metaverso. Estos modelos pueden ayudar a crear códigos y diseños, incluso NFT, de forma más rápida y precisa que los desarrolladores humanos. ¿Significa esto reemplazar humanos con máquinas?
Los modelos de IA generativa requieren menos capacitación, ya que aprenden por sí mismos de cada conjunto de datos de entrada. También pueden reducir los sesgos de la toma de decisiones humana y los riesgos asociados con ella.
La IA generativa promete nuevos niveles de automatización y creatividad. Hacer las regulaciones necesarias para controlar el uso y la aplicación de estos modelos es crucial.
