La IA Generativa es quizás la más conocida de todas cuanto existen debido, probablemente, al macro famoso chatbot de Open AI, ChatGPT. Se trata de un tipo de IA capaz de crear nuevos contenidos. Basa su funcionamiento en el Deep learning (aprendizaje automático profundo). Pero, qué es la Inteligencia artificial generativa, qué es y cómo funciona.
¿Qué es Deep Learning exactamente?
Este tipo de aprendizaje se lleva utilizando desde el año 2006 y desde sus inicios, trata de “emular” el aprendizaje natural de un cerebro. Hoy en día es imprescindible para el desarrollo de sistemas de IA personalizados. Sigue teniendo avances significativos en cada uno de sus campos de aplicación. Uno de ellos (volvemos al tema principal) es la IAG.
Desde los inicios como proyecto de investigación, hasta ahora, que es una empresa especializada en productos robóticos para rehabilitación, Inrobics ha tenido una constante en el desarrollo de tecnología, el uso de la Inteligencia Artificial (IA). Nuestros desarrolladores dan vida a los robots a través de ella. Pero ahora, hemos ampliado la profundidad de interacción gracias a la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), protagonista de esta entrada. De esto, os contamos más al final…
Si quieres saber más sobre IAG, cómo funciona y qué utilidades tiene, sigue leyendo…
¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa? ¿Cómo funciona?
El funcionamiento de la IAG pasa por recopilar miles y miles de datos/información que el sistema (a través de algoritmos) utiliza para generar ideas, sumando además toda la información que los usuarios van aportando al sistema. Esto ayuda a la máquina a ser más precisa. Así se consigue imitar el pensamiento humano. Generar ideas como lo haría un cerebro y es por eso por lo que, actualmente, tiene tantas implicaciones éticas y de seguridad. Enriquece cualquier ámbito (personal o profesional) y ayuda a dar profundidad y personalidad a máquinas como nuestros robots.
Los modelos de IA correspondientes a esta categoría consiguen generar contenido nuevo porque aprenden y analizan los patrones o la estructura de los datos previamente introducidos y crean contenido con una estructura similar. Por eso, la manera de expresarse de ChatGPT o las imágenes creadas a partir de unas instrucciones que mandamos (estos textos que introducimos se llaman promps) nos parecen tan realistas.
Una de las particularidades de este tipo de IA es el nivel de personalización que buscamos con su uso. Los desarrolladores introducen distintas capas de datos específicas para cada caso de IAG. Para encontrar una experiencia adaptada a nuestras necesidades solo debemos indicar correctamente lo que queremos, los programas de IAG responden a nuestros requerimientos.
Las redes generativas adversativas (adversarias) o redes antagónicas generativas, ¿qué son?
Otra de las particularidades en el funcionamiento de IAG es el uso de algoritmos llamados redes antagónicas generativas, también conocidas como GANs (suena a tecnicismo, pero prometemos que es fácil de entender). Actualmente, la mayoría de las aplicaciones que usamos en nuestro día a día pertenecen a inteligencias artificiales generativas de aprendizaje no supervisado. Las GANs son, ni más ni menos, que dos redes neuronales opuestas que compiten en un juego de suma cero.
Pero ¿qué es son juegos de suma cero?
Son una categoría de juegos en los que las ganancias de un jugador se equilibran con las pérdidas de otro. Es decir, las pérdidas y las ganancias totales del juego siempre serán igual a cero, construyendo un perfecto equilibrio.
Entonces, volviendo a las GANs, la primera red, la generativa, produce los primeros datos según lo solicitado, mientras que la segunda red, la discriminativa identifica y analiza ese material producido por la primera y decide si éste se ajusta a lo indicado o si pertenece al conjunto de datos que se introdujeron previamente. Estas redes son la clave de la personalización y la adecuación que las aplicaciones de IAG dan a las instrucciones que les pedimos, ya sea en formato texto, video, audio o imagen y son capaces de hacerlo al instante y sin ningún tipo de supervisión humana.
Este proceso, a pesar de que a nuestros ojos es instantáneo, cuenta con miles de enfrentamientos entre red generativa y red discriminativa. Una aporta un material, la otra indica el grado de corrección de este material (con respecto a los datos que tiene almacenados de entrenamiento previo), generando un nuevo intento por parte de la primera, así repetidas veces. En cada ocasión, la red generativa está aprendiendo de los errores, se vuelve más precisa y rápida a la hora de acertar.
Estos son algunos sectores donde mayor relevancia tiene el uso de esta tecnología:
El ruido mediático que hay en torno a la Inteligencia Artificial en general, y más específicamente, en torno a la IAG es impresionante, directamente proporcional al creciente uso de herramientas que aplican esta tecnología en miles de ámbitos, tanto en el entorno personal como en el ámbito profesional.
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Tecnología y Software:
La IAG se utiliza para generar código, facilitar el diseño de interfaces de usuario y mejorar la eficiencia en el desarrollo de algoritmos autónomos. Es un excelente recurso para agilizar los procesos de creación de los programadores, así como corregir su trabajo.
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Salud:
Este es un sector del que hemos hablado largo y tendido en nuestro blog, así como de las aplicaciones más comunes de la IA y el uso que le dan los profesionales clínicos. Algunas de las utilidades más destacadas son la asistencia en el diagnóstico médico, generar informes médicos automáticamente, ayudar en la investigación biomédica mediante la creación de modelos predictivos, comparación y contraste de imágenes, medicina personalizada (la IA analiza los datos específicos de cada paciente, como genética, historial clínico y estilo de vida aportando una nueva visión para que el especialista la interprete a su juicio), asistentes virtuales de salud o realidad aumentada en cirugía. Entre otras muchas utilidades.
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Arte y creatividad:
En este ámbito, se utiliza para la generación de música, diseño gráfico, arte visual y escritura creativa, ofreciendo nuevas perspectivas e infinidad de posibilidades artísticas. Este es un ámbito que genera mucha polémica porque, con el avance en precisión de la IA, es casi imposible distinguir obras y escritos creados por la mano humana, o aquellos que se han creado de manera artificial. Respecto a esto, juega un papel fundamental la responsabilidad de los profesionales para usar estas aplicaciones como herramientas de trabajo para generar ideas y para no tener que partir de cero. Una idea, un texto o una pieza musical creada por IA puede ser infinitamente mejorable o adaptable, incluso puede inspirar la creación de una obra 100% elaborada, compuesta o escrita por un autor humano.
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Publicidad y Marketing:
En este caso, la IAG es empleada para personalizar contenido publicitario. Para analizar datos de mercado y prever tendencias. Crear anuncios más efectivos y para, en general, agilizar todo el proceso de creación y análisis.
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Recursos Humanos:
Quizás ya lo has oído y quizás algunos piensen que es un mito, pero la IAG se aplica en la selección de perfiles para vacantes en empresas. De nuevo, bajo la supervisión de profesionales o para la evaluación automatizada de candidatos, al menos en un primer momento donde se aplican una serie de filtros para descartar perfiles y reducir los candidatos que posteriormente revisan los equipos de selección.
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Ciencia de Datos:
De aquí salen los datos de entrenamiento de los que hemos hablado previamente. Los datos que se aportan a las inteligencias artificiales generativas para hacerlas más precisas. Puede sonar algo enrevesado, pero en muchas ocasiones, IAG ya desarrolladas ayudan a generar datos sintéticos que se utilizan en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, facilitando el desarrollo y la prueba de algoritmos.
Las aplicaciones de la IAG
Entre las aplicaciones más comunes de la IAG están: la escritura (en todas sus variantes, estilos y entonaciones), generación de imágenes, generación de música y video, piezas sonoras, generación de audio o voz sintética (como en el caso de las narraciones y lecturas automáticas), simulación y Realidad Virtual (RV), traducción e interpretación de datos, entre otros.
El BOMBAZO, la Inteligencia Artificial Generativa llega a Inrobics
Nuestros robots tienen voz propia
Aquí es cuando os lanzamos la bomba de este artículo. La intención de especificar en que consiste la IAG, no era solo la de informar, también queremos adelantar que estos meses, nuestro equipo de desarrollo ha estado trabajando en la introducción de esta tecnología en nuestros productos (¡en nuestros robots!). Esto implica robots con mayor complejidad y una personalidad más desarrollada, si cabe.
Con esta integración, Inrobics da un paso en la adaptación de las tecnologías más codiciadas. Hacia una robótica infinitamente más personalizada y adaptada a las relaciones humanas. Esta evolución nos permite llevar la interacción humano-robot a un nivel completamente nuevo. Todo ello, teniendo en cuenta que nuestros robots ya tienen una personalidad adquirida y que ahora son capaces de interactuar a nivel verbal.
La visión de Inrobics pasa por crear productos que impacten en la calidad de vida de las personas, construyendo un futuro más inclusivo. Esta actualización nos acerca más a ese objetivo.
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