Guía de IA Generativa

Inteligencia Artificial Generativa – Todo lo que necesitamos saber (Guía)

Esta es una completa guía de IA Generativa. Discute los conceptos detrás de la IA generativa, sus aplicaciones y cómo funciona, y el posible futuro de esta tecnología. La IA generativa tiene una serie de aplicaciones prometedoras en diferentes áreas que redefinen procesos y/o permiten nuevos modelos de negocio. Pero antes de poder empezar, hay algunos desafíos que deben abordarse.

Guía de IA Generativa

La Inteligencia Artificial Generativa es un campo relacionado con la creación de modelos de inteligencia artificial (IA) capaces de generar nuevos datos. Esto se puede utilizar para una serie de propósitos (como, por ejemplo, crear imágenes, generar nuevos contenidos para un sitio web, construir progresivamente el mundo en un juego de ordenador, o incluso diseñar nuevos productos). Aquí proporcionamos una descripción general de la IA generativa, y algunos de los métodos más comunes que se utilizan para crearla.

¿Cuál es la diferencia entre un modelo de aprendizaje automático supervisado y no supervisado?

El aprendizaje automático supervisado es un tipo de inteligencia artificial basado en la suposición de que un conjunto de entrenamiento o ejemplo se puede usar para enseñarle a un ordenador cómo realizar una tarea. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados generalmente son administrados por un operador humano que proporciona datos de entrenamiento etiquetados (“Labels”) y ayuda al algoritmo a reconocer patrones en esos datos.

Estos modelos de aprendizaje supervisado están diseñados para ser entrenados en conjuntos de datos etiquetados, donde la respuesta correcta se conoce de antemano. Esto significa que el algoritmo de aprendizaje automático se puede guiar y corregir con la retroalimentación de un entrenador humano.

Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados, por otro lado, no requieren datos etiquetados y, en cambio, se basan en la capacidad natural del ordenador para encontrar patrones en los datos.

En consecuencia, los modelos de aprendizaje no supervisados aprenden de conjuntos de datos no etiquetados, lo que los hace más potentes, pero también más difíciles de usar.

En resumen, los algoritmos de aprendizaje supervisado requieren que un maestro etiquete los datos de entrada, mientras que los algoritmos de aprendizaje no supervisados aprenden de los datos no etiquetados.

¿Cómo se entrenan los modelos generativos?

Podemos entrenar un modelo generativo de varias maneras, pero la más común es usar una red neuronal (Generative Adversial Network, GAN). Esta red es un tipo de modelo de aprendizaje automático formado por muchas capas de neuronas interconectadas. Cada capa intenta aprender de los datos introducidos previamente y, luego, usa ese conocimiento para predecir los siguientes datos.

En principio, un modelo generativo consta de tres componentes:

1. Generador – Por lo general, una red neuronal que genera datos aleatoriamente y los presenta para su examen.
2. Entrada real (por ejemplo, imágenes o texto) – Sirve como base para el examen.
3. Discriminador – Compara los datos generados con la entrada real y utiliza las llamadas funciones de pérdida para definir si fue una buena generación.

Juntos, este proceso (generación, discriminación) se repite cientos o miles de veces hasta que produce un resultado muy bueno.

En conjunto, la Inteligencia Artificial Generativa tiene la capacidad de crear sus propios patrones únicos o iteraciones que pueden usarse para resolver problemas. Para entrenar una GAN, debemos proporcionarle grandes cantidades de datos y un conjunto de reglas o restricciones conocidas. La IA generativa luego intentará encontrar nuevas soluciones que funcionen dentro de estas limitaciones.

¿Cuáles son los beneficios de los modelos generativos en la ciencia de datos y los negocios?

El uso de modelos generativos tiene muchas ventajas. Podemos usarlos para una variedad de tareas, incluido el modelo predictivo, el reconocimiento de patrones y la clasificación. En esencia, los resultados pueden incluso constituir la base de nuevos modelos de negocio.

Pero aún hay más ventajas:

• Son versátiles – Los modelos generativos se pueden usar para generar una variedad de tipos de datos, incluidos texto, imágenes y sonido. Las empresas ingeniosas pueden usar esto para nuevos modelos de negocios.
• Son rápidos – Los modelos generativos no requieren un entrenamiento explícito como los modelos tradicionales de IA. En cambio, pueden aprender automáticamente de los datos para mejorar su precisión con el tiempo. Esto los convierte en una buena opción para tareas rápidas de análisis de datos.
• Son adaptables – Los modelos generativos se pueden modificar fácilmente para adaptarse a las necesidades específicas de nuestro conjunto de datos. Esto ayuda a obtener nuevos conocimientos o predecir eventos futuros.
• Generar nuevas ideas – Cuando utilizados un modelo generativo, podemos explorar diferentes posibilidades y obtener nuevos conocimientos que, de otro modo, no habríamos tenido. Esto puede ser útil cuando se intenta solucionar un problema, o cuando se buscan posibles soluciones.
• Mejorar la precisión – Los modelos generativos pueden ayudarnos a obtener resultados más precisos al aprender de los datos y predecir resultados probablemente en función de los datos que ha usado hasta ahora. Esto puede ser especialmente útil cuando se trabaja con conjuntos de datos difíciles, o cuando se trata de incertidumbres.
• Generar nuevos conocimientos – Cuando utilizamos un modelo predictivo, podemos generar nuevos conocimientos que antes no eran posibles. Esto ayuda a comprender problemas complejos o a buscar nuevas soluciones.
• Explorar diferentes posibilidades – Cuanto utilizamos un modelo generativo, podemos explorar diferentes posibilidades y obtener nuevos conocimientos que podrían no haber sido posibles con otros métodos. Esto puede ser útil cuando se intenta solucionar un problema o cuando se buscan posibles soluciones.
• Nuevos métodos estadísticos – Pueden ayudarnos a desarrollar nuevos métodos estadísticos que tengan en cuenta la naturaleza generativa de los datos.

Estado del arte en modelos generativos

La Inteligencia Artificial Generativa es un campo de rápido crecimiento con muchos potenciales para mejorar varios aspectos de la IA. Sin embargo, todavía hay mucho más por aprender y explorar en esta área.

Los modelos generativos están en el corazón de la IA Generativa y se han utilizado para tareas como la generación de imágenes, la generación de texto y el aprendizaje automático. Estos modelos se pueden dividir en dos categorías principales: modelos deterministas y probabilísticos.

• Los modelos deterministas se basan en un conjunto de reglas que, dada la misma entrada, siempre producen la misma salida. Estos modelos suelen ser más eficientes y fáciles de usar porque no requieren que el usuario especifique ningún parámetro o restricción. Sin embargo, pueden ser menos precisos, ya que sus resultados pueden no ser siempre realistas o fieles a los datos.
• Los modelos probabilísticos, por otro lado, permiten cierta variabilidad en su salida dependiendo de la entrada mediante el uso de probabilidades estadísticas para la generación. Estos modelos, por otro lado, tienden a ser más precisos, pero pueden ser más difíciles de usar porque requieren que los usuarios proporcionen probabilidades para cada resultado posible.

¿En qué se diferencian los modelos generativos del aprendizaje histórico / por refuerzo?

Los modelos generativos se diferencian en que no aprenden de un conjunto de ejemplos conocidos, sino de los propios datos. Los modelos generativos producen nuevos datos que se pueden utilizar con fines de aprendizaje o predicción. Esto contrasta con el aprendizaje por refuerzo, que normalmente utiliza la retroalimentación de experiencias pasadas para mejorar el comportamiento futuro.

Por lo tanto, los modelos generativos difieren del aprendizaje histórico / por refuerzo en varios aspectos fundamentales:

• Primero, producen sus propios datos en lugar de usar conjuntos de datos existentes. Esto les permite explorar diferentes patrones y soluciones sin estar limitados por la disponibilidad de ejemplos de entrenamiento.
• En segundo lugar, los modelos generativos tienden a ser más complejos que los modelos históricos / de aprendizaje por refuerzo, y pueden generar comportamientos más sofisticados.
• Tercero, los modelos generativos a menudo se usan para crear nuevos diseños o productos, en lugar de simplemente aprender de los existentes.

Ejemplos de uso de la IA Generativa

Estos son algunos ejemplos de IA generativa como aplicaciones comerciales.

GPT-3 y ChatGPT

Hay un nuevo modelo de aprendizaje automático “en el edificio” y puede generar una gran cantidad de textos con relativa facilidad. GPT-3 o Generative Pre-trained Transformer de tercera generación es un modelo de aprendizaje automático de red neuronal entrenado con datos de Internet para generar cualquier tipo de texto.

Esto significa que, a diferencia de otros modelos de aprendizaje automático, que están predefinidos en cuanto a sus capacidades (por ejemplo, reconocimiento de imágenes), GPT-3 se puede utilizar para todo tipo de propósitos debido a su amplia gama de posibilidades y flexibilidad.

Por ejemplo, podemos usarlo para marketing de contenido, respuestas de servicio al cliente o incluso para crear artículos. Otra característica interesante de GPT-3 es su red neuronal de aprendizaje profundo, que tiene más de 175.000 millones de parámetros de aprendizaje automático. Esto le permite producir textos de alta calidad basados en conjuntos de datos del mundo real. Esto lo convierte en una excelente herramienta para áreas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la recuperación de información.

La moda absoluta en el campo de los modelos de lenguaje generativo en este momento es ChatGPT, que se basa en GTP-3, y ha sido especialmente preparado para interactuar con fluidez con usuarios humanos.

DALL-E

DALL-E es un modelo de aprendizaje automático que puede crear imágenes a partir de descripciones de texto. Fue creado por OpenAI, y revela mucha información nueva sobre la generación de imágenes.

• DALL-E crea imágenes para una amplia gama de conceptos que se pueden expresar en lenguaje natural, tales como, por ejemplo, flores, estrellas y personas.
• DALL-E es capaz de generar imágenes plausibles para una variedad de frases que examinan la estructura compositiva del lenguaje. Por ejemplo, se puede crear una imagen que muestre una flor cuyo tallo está siendo estirado por el viento, o una imagen que muestre un edificio rodeado de árboles con personas caminando o automóviles circulando debajo.
• DALL-E utiliza GPT-3 modificado para generar imágenes en lugar de Generative Adversial Networks (GAN). Esto hace que sea más preciso generar imágenes realistas para escenarios con una semántica compleja, como escenas con animales o edificios en las nubes.
• El conjunto de datos de entrenamiento utilizado para el desarrollo incluye alrededor de 12.000 millones de imágenes de objetos y escenas etiquetadas de forma única, el más grande jamás utilizado para ajustar un modelo de aprendizaje automático.

Chatbots

Los chatbots son una forma maravillosa de mejorar el servicio al cliente, generar más clientes potenciales y ejecutar campañas de marketing con facilidad. Podemos usarlos para una variedad de propósitos, desde generar informes hasta proporcionar respuestas basadas en texto. ¡Simplemente se están volviendo más inteligentes, por lo que no se sabe qué milagros pueden lograr en el futuro!

Generación de música

La música siempre ha sido una poderosa herramienta en la comunicación humana. Puede evocar emociones fuertes, conectar a las personas a nivel personal, y ayudar a crear contenido único que habla al corazón. El uso de la inteligencia artificial (IA) para crear música abre posibilidades ilimitadas.

Desde sonidos ambientales hasta canciones completas, no hay límites para las posibilidades de la IA generativa. Además, no necesita ninguna experiencia musical o capacitación: ¡todo lo que necesita una mente creativa y algunos algoritmos de aprendizaje automático!

Además de ser divertida y entretenida, la IA generativa también tiene un gran potencial de marketing: nos permite establecer conexiones más profundas con nuestra audiencia, al crear contenido atractivo que habla de sus emociones.

Resumen

Con el mayor desarrollo de la inteligencia artificial (IA), también se está desarrollando su capacidad para generar nuevas ideas y conocimientos. La IA generativa es, por lo tanto, el comienzo del siguiente paso en el futuro: no solo comprender datos históricos, sino también producir nuevos datos. Un futuro que todavía está determinado por las personas, pero que se volverá mucho más multifacético con los diferentes casos de uso.

Cuando se trata de Inteligencia Artificial Generativa, hay mucha confusión y desinformación. Esta guía tiene como objetivo aclarar algunos de los conceptos erróneos más comunes sobre IA generativa y brindarle una descripción general de qué es, cómo funciona y algunas de las aplicaciones más prometedoras para su uso.