Descubra la Inteligencia Artificial Generativa (AGI), una nueva técnica para crear datos realistas como imágenes y música.
Las GAN (Generative Adversarial Networks) son la clave de esta tecnología, la Inteligencia Artificial Generativa, que funciona gracias a dos redes neuronales “en competencia”: un generador y un discriminador. AGI se puede utilizar en muchas industrias creativas, como la música, el video y las artes visuales. Sin embargo, esta tecnología plantea desafíos técnicos y éticos como la protección de la privacidad y el impacto en el empleo humano. IA generativa: cómo funciona.
Rexhino Hoxhaj, responsable de la aceleradora Groupama en 1Kubator, nos explica cómo funciona la inteligencia artificial.
IA generativa: cómo funciona
Hoy en día, la inteligencia artificial puede clasificar imágenes y documentos, predecir eventos e incluso jugar. Sin embargo, lo que menos se sabe es que también puede volverse creativo gracias a la tecnología GAN (Generative Adversarial Networks).
Esta nueva técnica permite generar datos, en particular imágenes, con un alto grado de realismo a partir de ejemplos aprendidos previamente. Las GAN se basan en una arquitectura simple pero efectiva compuesta por dos redes neuronales «en competencia»:
Un «generador» que genera una imagen y la pasa a un «discriminador» que determina si la imagen es real o sintética. En cada paso, se le dice al discriminador si ha sido engañado y al generador se le dice si ha engañado al discriminador. Estas dos redes luego participan en un juego en el que el generador mejora continuamente y trata de engañar al discriminador. Este bucle permite que el generador produzca imágenes más realistas.
¿Cómo se puede usar la IA generativa en la industria creativa, como la música, el video o las artes visuales?
La IA generativa se puede utilizar en muchas industrias creativas, incluidas la música, el video y las artes visuales. En el campo de la música, los investigadores están estudiando actualmente algoritmos capaces de crear música original a partir de datos de entrada como el ritmo, la armonía y la melodía. Empresas como Judec ya están utilizando algoritmos de inteligencia artificial para crear pistas de música para videos y comerciales.
En video, la IA generativa se puede usar para crear efectos especiales y animaciones, o recrear escenas faltantes o corruptas de películas para ayudar en la postproducción. Finalmente, en las artes visuales, la IA generativa se puede utilizar para crear imágenes y animaciones a partir de datos de entrada, como bocetos y texturas. Estas tecnologías están revolucionando la industria creativa al permitirnos crear obras originales e inspiradoras de manera más rápida y eficiente que nunca.
¿Cómo se programa la IA generativa para producir resultados específicos?
La IA generativa se programa utilizando redes neuronales artificiales, que son modelos matemáticos complejos. Estas redes neuronales están diseñadas para aprender datos de entrada y producir resultados de salida basados en esa entrada.
Para programar la IA generativa, los desarrolladores proporcionan algoritmos con grandes cantidades de datos de entrada, como imágenes y música. Luego, una red neuronal aprende de estos datos mediante la identificación de patrones y características importantes. A medida que la red neuronal aprende estos patrones, puede generar nuevos datos que se asemejan a los datos de entrada.
Existen varias técnicas de programación de IA generativa para lograr resultados específicos. Una de las formas más comunes es utilizar un modelo de condicionamiento en el que se proporcionan entradas adicionales al algoritmo para controlar la generación de nuevos datos. Para la generación de imágenes, esta entrada adicional es, por ejemplo, la etiqueta o descripción textual de la imagen que desea generar.
Red neuronal
Una red neuronal puede aprender a asignar esta entrada adicional a patrones específicos en los datos de entrada y usar estos patrones para generar nuevos datos. Otra forma popular de programar IA generativa es usar algoritmos de aprendizaje no supervisados, como el aprendizaje por refuerzo. En este método, el algoritmo aprende de sus acciones y las recompensas que recibe por esas acciones. Por ejemplo, para la generación de música, los algoritmos pueden recompensarse produciendo secuencias tonales agradables al oído y estimulándolos a aprender y producir música de alta calidad.
Finalmente, es importante tener en cuenta que la programación de IA generativa es un proceso iterativo que requiere un refinamiento y una mejora continuos para lograr los resultados deseados. Los desarrolladores deben entrenar y mejorar continuamente sus modelos de redes neuronales para garantizar que los resultados que producen sean de alta calidad y cumplan con las expectativas.
¿Cuáles son los desafíos técnicos y éticos de su uso?
El uso de la IA generativa plantea importantes desafíos técnicos y éticos. Primero, desde una perspectiva técnica, uno de los mayores desafíos es garantizar que los datos de entrenamiento utilizados para entrenar el modelo sean lo suficientemente representativos y diversos para producir resultados confiables e imparciales. Los datos limitados o sesgados pueden conducir a resultados impredecibles o contradictorios.
Otro desafío técnico se refiere a la calidad de los resultados de los modelos generativos de IA. Los avances recientes en esta área han llevado a mejoras significativas, pero los resultados no siempre son perfectos y pueden requerir corrección manual y validación humana. Desde una perspectiva ética, el uso de IA generativa plantea importantes problemas de propiedad intelectual y derechos de autor. Si usa IA generativa para crear una obra de arte, ¿a quién pertenece? ¿El creador del modelo de IA o el artista que usó la IA para crear la obra de arte? El problema de la falsificación y el engaño surge cuando alguien crea una obra que parece la obra de un artista famoso.
Además, el uso de IA generativa en áreas como la publicidad y el marketing plantea cuestiones éticas importantes relacionadas con la manipulación y la privacidad del consumidor. Finalmente, también existen preocupaciones éticas más amplias en torno a la automatización del proceso creativo y la posible pérdida de puestos de trabajo para artistas y creativos. Es importante considerar cómo se puede usar la IA generativa de manera responsable y ética para complementar en lugar de reemplazar la creatividad humana.
¿Cómo se tiene en cuenta la seguridad en el desarrollo y uso de la IA generativa?
La IA generativa se puede utilizar con fines maliciosos, como la creación de medios falsos (deepfakes), la manipulación de imágenes y sonidos, e incluso la creación de malware, así que tenga cuidado al desarrollar y utilizar la IA generativa.
Garantizar la seguridad de la IA generativa requiere tener en cuenta varios aspectos técnicos y normativos. En primer lugar, el desarrollo de la IA generativa debe tener lugar en un entorno seguro con medidas de protección de datos adecuadas y un seguimiento constante para detectar intrusiones y actividades sospechosas.
Luego, los modelos generativos de IA deben diseñarse para que sean robustos contra los ataques utilizando técnicas de mitigación como la detección de anomalías, la verificación de la fuente de los datos de entrada y el monitoreo en tiempo real de la actividad de la IA.
Finalmente, debemos establecer estándares de seguridad para regular el uso de la IA generativa. Los gobiernos y los organismos de estándares deben trabajar juntos para crear regulaciones y protocolos de seguridad para evitar el abuso de esta tecnología. También deben existir mecanismos de rendición de cuentas y transparencia para ayudar a los usuarios a comprender cómo y para quién se utilizan sus datos.
En resumen, la seguridad es un tema clave en el desarrollo y uso de la IA generativa, y es imperativo que las partes interesadas relevantes trabajen juntas para implementar las medidas de seguridad adecuadas para reducir el riesgo de ataques cibernéticos y filtraciones de datos.
¿Cómo se regula y cómo están cambiando las leyes para dar cuenta de esta tecnología emergente?
La IA generativa es una tecnología emergente relativamente nueva, por lo que todavía está regulada en muchos países. Los gobiernos y los reguladores apenas comienzan a comprender cómo funciona esta tecnología y cómo se puede utilizar.
En los Estados Unidos, la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) ha comenzado a desarrollar pautas para productos de atención médica basados en IA. Esto puede incluir productos generados por IA. En Europa, la Comisión Europea publicó un informe sobre IA en abril de 2018, destacando la necesidad de desarrollar regulaciones claras para las tecnologías basadas en IA, incluidas las tecnologías generativas.
También es importante tener en cuenta que el uso de IA generativa puede violar la ley de derechos de autor. Cuando una obra se crea automáticamente, surge la pregunta de quién es el autor de esa obra y quién posee los derechos de autor. Esta pregunta puede ser compleja y requiere respuestas claras de los tribunales y los reguladores.
En general, la regulación de la IA generativa continúa evolucionando. Los gobiernos y los reguladores deben trabajar en estrecha colaboración con la industria y los investigadores para comprender esta tecnología y desarrollar regulaciones claras para su uso.
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