Inteligencia Artificial generativa es una etiqueta amplia que se usa para describir cualquier tipo de inteligencia artificial que usa algoritmos de aprendizaje no supervisado ​​para crear nuevas imágenes digitales, video, audio, texto o código.

Hasta hace poco, la mayoría de los modelos de aprendizaje de IA se han caracterizado por ser discriminatorios. El propósito de un algoritmo de aprendizaje discriminatorio es usar lo aprendido durante el entrenamiento para tomar una decisión sobre una nueva entrada. Por el contrario, el propósito de un modelo de IA generativo es generar datos sintéticos que puedan pasar una prueba de Turing. Debido a que la IA generativa requiere más poder de procesamiento que la IA discriminativa, es más costosa de implementar.

Los modelos de IA generativa reciben un número limitado de parámetros para usar durante el período de entrenamiento. Esencialmente, este enfoque obliga al modelo a sacar sus propias conclusiones sobre las características más importantes de los datos de entrenamiento. Una vez que el modelo generativo identifica las propiedades fundamentales de los datos, puede usar una Red Adversa Generativa (GAN, por sus siglas en inglés) o un Codificador Automático Variacional (VAE, por sus siglas en inglés) para mejorar la precisión de salida.

Si bien el término IA generativa a menudo se asocia con falsificaciones profundas y periodismo de datos, la tecnología está desempeñando un papel cada vez más importante para ayudar a automatizar los procesos repetitivos utilizados en la corrección de imágenes digitales y la corrección de audio digital. La IA generativa también se está utilizando de forma experimental en la fabricación como una herramienta para la creación rápida de prototipos y en los negocios para mejorar el aumento de datos para la RPA.

En detalle

En resumen, básicamente cada vez que una tecnología de IA genera su propio contenido, ya sea texto, visual o multimedia, los profesionales pueden hablar de eso como «IA generativa». Esto incluye tecnologías que pueden dibujar y pintar imágenes, así como tecnologías que pueden usar información recopilada en Internet para crear artículos de sitios web y resúmenes de artículos, folletos corporativos, comunicados de prensa y libros blancos.

Por ejemplo, en el caso de la creación de texto, la IA generativa analizará el texto escrito por humanos existente en busca de todo, desde la gramática y la puntuación hasta el estilo y la elección de palabras, la narrativa y la tesis. Con la IA avanzada que tenemos ahora a nuestra disposición, la IA generativa puede crear contenido que parece escrito por humanos y pasar la prueba de Turing. Se espera que ésta sea responsable de hacerse cargo de partes de esos procesos creativos que los humanos han utilizado durante siglos en la publicación, la radiodifusión y las comunicaciones.

Aquí hay un ejemplo de IA generativa: supongamos que tienes la tarea de armar un folleto de seguros. Tienes una lista de pólizas y costos, y beneficios y detalles. La forma tradicional en que esto funcionaría es que un escritor humano echaría un vistazo a todos esos datos sin procesar, y luego tomaría notas y escribiría algo en forma narrativa que explica al lector qué es cada una de estas cosas. Con la IA generativa, el programa puede revisar los datos sin procesar, diseñar una narrativa a su alrededor y crear algo que sea legible para un lector humano, sin que un escritor humano esté directamente involucrado.

Algunas personas temen ciertas tecnologías generativas de IA, especialmente aquellas que simulan la creatividad humana al escribir ficción o producir obras de arte. Esto lleva a un debate más general sobre los límites de la tecnología y su impacto en nuestras vidas. Si bien las personas pueden pensar en la IA generativa como algo que reemplazará los trabajos humanos, las nuevas tecnologías como estas a menudo tienen un elemento humano en el ciclo (HITL). Cuando la IA se caracteriza como una tecnología de asistencia que ayuda a los humanos a producir resultados más rápidos y precisos, se la denomina inteligencia artificial aumentada.

Podría decirse que, debido a que el Machine Learning y el Deep Learningse centran inherentemente en los procesos generativos, también pueden considerarse tipos de IA generativa.

Beneficios de la IA generativa

• Mejora de la calidad de los resultados.
• Menores riesgos
• Sesgo reducido
• Localización de contenido
• Comprender conceptos abstractos.

Aplicaciones de la IA Generativa

• Protección de identidad: la IA generativa está ayudando a mantener el anonimato de las personas a través de avatares. Ayuda a las organizaciones a mantener procesos de contratación e investigadores imparciales para proporcionar resultados neutrales.
• Procesamiento de imágenes: la IA se utiliza ampliamente en el procesamiento inteligente de imágenes de baja resolución para crear imágenes más claras y detalladas. El proceso ayuda en la restauración de imágenes antiguas y películas antiguas.
• Síntesis de audio: la IA generativa es útil para crear voces similares a las humanas. Esta voz generada por computadora es útil para crear videos de voz en off, narraciones y otras soluciones audibles para organizaciones.
• Segmentación de clientes: la IA ayuda a identificar y segmentar grupos objetivo para sus campañas de marketing. Estudia sus datos para predecir su respuesta a sus promociones y anuncios. La IA generativa impulsa las relaciones con los clientes a través de los datos.
• Análisis de sentimiento: el machine learning utiliza análisis de texto, imagen y voz para comprender el sentimiento del cliente. Los algoritmos de IA estudian la actividad web y los datos de los usuarios para descifrar la opinión de los clientes sobre sus productos y servicios.
• Detección de fraude: la automatización de los procesos de detección de fraude ha ayudado a identificar actividades ilegales y sospechosas. AI está detectando transacciones ilícitas usando algoritmos y reglas predefinidos.
• Análisis de tendencias: las técnicas de inteligencia artificial y ML ayudan a predecir el futuro. Lo ayudan a profundizar en sus datos para estudiar tendencias fácilmente y más allá del análisis matemático tradicional.

Limitaciones de la IA generativa

• Difícil de controlar: los modelos de IA generativa como las GAN no siempre generan los resultados deseados. Algunas salidas son difíciles de interpretar y como el resultado se deriva de un modelo ML, es difícil cambiarlo.
• Pseudo Imaginación: Los algoritmos generativos de IA realizan tareas basadas únicamente en sus datos de entrenamiento y no pueden crear nada nuevo por sí mismos.
• La tecnología solo permite que los modelos combinen cosas que ya conocen y las presenten de nuevas formas.
• Seguridad: los estafadores pueden usar IA generativa para estafar y otras actividades fraudulentas, que pueden ser difíciles de rastrear.

En general, cuando se trata de machine learning, el aprendizaje supervisado y no supervisado son los temas en las comunidades de ciencia de datos. Sin embargo, las GAN se están convirtiendo en un foco de investigación global en la comunidad de IA. Es probable que los avances aumenten y que las técnicas de diseño generativo formen parte de los planes de estudios básicos de las profesiones de ciencia de datos, creatividad e ingeniería a nivel mundial.

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