¿Cómo funciona la inteligencia artificial generativa?

La inteligencia artificial generativa usa técnicas avanzadas de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos y generar nuevo contenido basado en el contexto, el estilo, la estructura y el tono de los datos originales. Al crear contenido, el modelo de inteligencia artificial se basa en patrones de los datos para crear salidas que a menudo no se pueden distinguir del material creado por el usuario, ya sea texto, imágenes, código o incluso música.

La evolución de la inteligencia artificial generativa se puede rastrear hasta los primeros días de los bots de chat, que eran principalmente sistemas basados en reglas con capacidades conversacionales limitadas. Esta fue la primera llegada de la inteligencia artificial conversacional, que difiere de la inteligencia artificial generativa, ya que se centra específicamente en las máquinas que participan en un diálogo coherente con los usuarios, a menudo en un rol de asistencia al cliente o asistente virtual.

A medida que aumenta la potencia de cálculo y la disponibilidad de los datos, la introducción de modelos más complejos marcó hitos significativos. El lanzamiento de ChatGPT de OpenAI mostró un avance en el procesamiento de lenguaje natural, lo que demuestra la capacidad de generar diálogos naturales y contextualmente relevantes. Los avances en las redes neuronales mejoraron aún más la capacidad del modelo para comprender los datos del lenguaje, lo que hace que las interacciones sean aún más fluidas y similares a las humanas.

Desde entonces, la inteligencia artificial generativa ha encontrado aplicaciones en muchos sectores y ha cambiado la forma en que las organizaciones abordan la creatividad y la resolución de problemas. La inteligencia artificial generativa ayuda a escribir scripts, diseñar arte y puntuar música. Crea contenido personalizado adaptado a audiencias específicas en función de sus necesidades específicas. Puede predecir interacciones entre drogas y resumir sus hallazgos en un informe. Incluso puede proporcionarle soporte técnico cuando necesite ayuda. Al fomentar la creatividad, aumentar la productividad y optimizar los procesos, la inteligencia artificial generativa sigue transformando la forma en que interactuamos con la tecnología y entre sí. 

La inteligencia artificial generativa se basa en la base de las redes neuronales, que son modelos computacionales inspirados en la estructura y la función del cerebro humano. Estas redes constan de varias capas de neuronas interconectadas que procesan y transmiten información, donde cada capa tiene un propósito específico en el procesamiento de información.

La primera capa, la capa de entrada, recibe datos sin procesar que se transforman cuanto más viaja de capa a capa, generando en última instancia la salida en la capa final. Esta estructura jerárquica permite que las redes neuronales aprendan patrones y representaciones complejos en datos, y las capas más profundas a menudo identifican patrones más abstractos, tal como el cerebro humano procesa la información sensorial.

Los parámetros, o pesos, dentro de estas capas son fundamentales, ya que determinan cómo se transforman los datos de entrada. Por ejemplo, GPT-3.5, con sus 175 000 millones de parámetros, muestra una capacidad enorme para aprender y generar texto sofisticado, ya que cada parámetro contribuye a la capacidad del modelo para reconocer matices en el lenguaje y el contexto, lo que da lugar a salidas más coherentes y contextualmente relevantes.

Los modelos de IA generativos deben entrenarse con datos. Esto implica exponer la red neuronal a grandes conjuntos de datos, donde el modelo aprende a reconocer patrones. El proceso de entrenamiento consta de dos tipos de aprendizaje: aprendizaje supervisado y no supervisado. En el aprendizaje supervisado, el modelo se proporciona con datos etiquetados, lo que le permite aprender salidas específicas para entradas determinadas, mientras que en el aprendizaje no supervisado, el modelo explora los datos sin etiquetas explícitas, identificando estructuras o agrupaciones inherentes por sí mismo.

Durante el entrenamiento, el modelo aprende a mejorar sus predicciones de forma iterativa, refinando su capacidad para generar salidas coherentes y relevantes. Esto se logra a través de un proceso denominado retropropagación, donde el modelo realiza predicciones basadas en los datos de entrada, compara sus salidas con los resultados reales y, a continuación, calcula un error o una pérdida. Este bucle de comentarios permite a la red ajustar sus parámetros, mejorando gradualmente su capacidad para generar contenido preciso y coherente.

En cuanto al procesamiento del lenguaje, la inteligencia artificial generativa divide el texto en unidades más pequeñas y fáciles de administrar denominadas tokens, que pueden representar palabras completas, subpalabras o incluso caracteres individuales, según el diseño del modelo. Esto permite que el modelo controle una variedad de vocabulario y variaciones lingüísticas de forma más eficaz. A través del procesamiento de tokens, el modelo puede comprender mejor las relaciones entre palabras y generar salidas más matadas, lo que mejora la capacidad del modelo para crear oraciones coherentes y mantener el contexto en fragmentos más largos, lo que en última instancia mejora su rendimiento en tareas como la generación de texto y la conversación.

La inteligencia artificial generativa tiene una variedad de aplicaciones en una variedad de campos y sectores. Algunos ejemplos importantes son:

• Generación de texto similar a la humana. Los modelos de IA generativos, incluida la serie GPT, pueden crear artículos, historias y publicaciones en redes sociales, lo que mejora la creación de contenido y los esfuerzos de marketing. Pueden potenciar los bots de chat que participan en conversaciones naturales y proporcionan asistencia al cliente. También pueden ayudar a resumir documentos largos y generar fragmentos de código para desarrolladores, lo que a su vez aumenta la productividad.
  
  
• Creación de imágenes. Modelos como DALL-E pueden generar imágenes únicas a partir de mensajes de texto, lo que permite a los usuarios producir ilustraciones o diseños que reflejen conceptos o estilos específicos, perfectos para la dirección del arte, el diseño del producto y el diseño visual en los juegos.
  
  
• Generación de audio. Herramientas como MuseNet de OpenAI pueden componer música original en varios géneros, ayudando a los músicos a crear nuevas piezas, bandas sonoras y paisajes sonoros para películas. También pueden generar voces en off realistas y síntesis de voz para su uso en audiolibros, asistentes virtuales y videojuegos.
  
  
• Creación de vídeo. La IA generativa puede ayudar en la creación de videos sugiriendo ediciones, insertando transiciones o incluso generando nuevas imágenes, lo que permite una rápida producción de contenido. Modelos como Synthesia pueden crear videos sintéticos con avatares realistas que realizan presentaciones o narran contenido, agilizando los esfuerzos educativos y de marketing.

La inteligencia artificial generativa se enfrenta a varios desafíos y limitaciones, entre los que se incluyen:

• Requisitos de recursos. Los modelos de inteligencia artificial generativa exigen una potencia computacional y energía considerables para ejecutarse, lo que les hace costosos y con impacto medioambiental para el entrenamiento.
  
  
• Falta de transparencia. La falta de transparencia en los procesos internos y los caminos de toma de decisiones de los modelos dificulta la comprensión de cómo se generan los resultados. Esto dificulta la capacidad de hacer responsable a la inteligencia artificial.
  
  
• Complejidad de la creatividad. Dado que el contenido generado por inteligencia artificial suele ser el resultado de patrones aprendidos en lugar de una verdadera innovación, la inteligencia artificial generativa sigue sin tener que capturar la magia y la complejidad de la creatividad humana.
  
  
• Alucinaciones. Los modelos de IA generativos pueden producir información plausible pero falsa, lo que puede dar lugar a posibles desinformación. Esto supone un riesgo importante para campos críticos como el periodismo, la atención sanitaria y la educación.
  
  
• Sesgos. Los datos de entrenamiento pueden contener sesgos inherentes, lo que da lugar a salidas que perpetúan estereotipos y, en consecuencia, margina aún más determinados grupos.
  
  
• Preguntas relacionadas con la propiedad intelectual e industrial. Las preocupaciones éticas respecto de la autoría, la propiedad y la responsabilidad son un debate constante en el ámbito de la IA, lo que indica la necesidad de prácticas y marcos de IA responsables.
  
  
• Posibilidad de uso incorrecto. Debido a su capacidad para crear contenido engañoso y amenazas profundas, la inteligencia artificial generativa se puede usar con fines malintencionados, como estafas o estafas.

A medida que los investigadores continúan refinando sus técnicas, los modelos de inteligencia artificial generativos están preparados para ser aún más sofisticados e incluso más responsables. Esto podría dar lugar a contenido más relevante contextualmente con menos instancias de desinformación y desinformación. Los investigadores también están experimentando con métodos de entrenamiento mejorados, como el aprendizaje de refuerzo a partir de comentarios humanos, lo que podría dar lugar a salidas más matizas, abordando las preocupaciones sobre los sesgos.

Se espera que la inteligencia artificial generativa impulse innovaciones significativas en muchos dominios. En el sector sanitario, la inteligencia artificial está generando planes de tratamiento personalizados adaptados a perfiles de pacientes individuales, lo que da lugar a una mejor atención. En el ámbito educativo, los profesores usan la inteligencia artificial para crear planes de estudios personalizados basados en los puntos fuertes y débiles de los alumnos. Y en los sectores creativos, la inteligencia artificial ya está revolucionando la forma en que diseñadores, desarrolladores, redactores y escritores de pantalla están creando trabajo. Sin embargo, estos avances tienen implicaciones sociales. Debido a los cambios en el mercado laboral y a las preguntas relacionadas con la propiedad, hay una demanda creciente de más marcos normativos en torno al rol de la inteligencia artificial en la vida humana.

A medida que la era de la inteligencia artificial continúa entrando en fases más recientes y emocionantes, es esencial que los investigadores y profesionales se aseguren de que sus avances sirvan al bien público a la vez que minimizan el riesgo mediante el diálogo continuo con las partes interesadas. Siempre que haya un equilibrio entre la innovación y la ética, la inteligencia artificial se asegurará de impulsar un futuro más brillante y productivo.