🎨 Un gran año para las IA Generativas ¿Qué nos espera en 2023?

Estamos finalizando un gran año para la Inteligencia Artificial, donde pudimos ser testigos de grandes demostraciones del avance de un tipo de IA muy particular, la IA Generativa. Por ello aquí te contare que es una IA generativa, en que formas podemos encontrarla y que esperamos de este tipo de tecnología para el próximo año.

¿Qué es la IA generativa?

La inteligencia artificial (IA) generativa es un tipo de IA que se centra en la creación de contenido nuevo y original a partir de un conjunto de datos o reglas dadas.

Se usan modelos de Redes Neuronales de múltiples capas (Deep Learning) y se entrenan con una gran cantidad de información sobre determinados elementos que después se utilizarán para generar otras ideas, totalmente nuevas y realistas.

La IA generativa se utiliza para automatizar tareas creativas y para generar contenido que sería difícil o imposible de crear manualmente. Por ejemplo, se puede utilizar para generar texto que imita el estilo de un escritor específico o para crear imágenes que se asemejen a las de un artista determinado.

En general, la IA generativa es una herramienta muy útil para ahorrar tiempo y esfuerzo al crear contenido de alta calidad y para explorar nuevas ideas y enfoques creativos.

Limites y Alcance

Hasta ahora, la IA ha sido capaz de diferenciar personas, objetos o animales. Por ejemplo, Google Lens permite saber toda la información sobre cualquier monumento o planta que se tenga delante con tan solo la cámara del móvil. Sin embargo, si le pedimos a una IA que cree algo que no existía antes, no podrá hacerlo.

Y es que, como ya se ha comentado, la inteligencia artificial puede simular la inteligencia. Pero no otros aspectos de un ser humano como la imaginación. La IA Generativa está en pleno desarrollo para permitir crear contenido como imágenes, vídeos, obras de arte, texto o música desde cero gracias a los algoritmos de Redes Generativas Adversarias.

Redes Generativas Adversarias

También llamadas GANs por sus siglas en inglés Generative Adversarial Networks, funcionan mediante dos redes neuronales. Una “generadora” y otra “discriminadora”. Ambas compitiendo continuamente en un juego de suma cero.

Por un lado, la red generativa se encarga de producir muestras de aquello que se quiere crear con el fin de engañar a la segunda red para que crea que son reales. Por su parte, la red discriminatoria se ocupa de revisar estas creaciones y detectar falsificaciones.

La red discriminatoria pasa por un proceso previo de entrenamiento para poder ser capaz de analizar si los datos pertenecen o no al conjunto para el que ha sido creado. Por ello, la red generativa puede llegar a realizar millones de pruebas hasta que la discriminatoria acepta su resultado.

Cuando una red gana, la otra pierde. Según las palabras de su creador Ian Goodfellow “es un proceso donde cada una de las redes va mejorando y aprende de su oponente”.

Aplicaciones de IA Generativa

Las IA Generativas nos regalan posibilidades infinitas ♾️ en cuanto a la creación de contenido. Por ello, las podemos encontrar aplicadas tan variadas como la escritura de código de programación, la creación de una nueva foto de perfil o la atención al cliente.

Existen diferentes tipos de IA generativas, todas con la misión de crear algo de la nada, como lo haría un humano. Algunos tipos son:

1. Generación de texto: se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para generar texto que imite el estilo y la voz de un escritor determinado, o para crear contenido nuevo a partir de un conjunto de reglas y datos proporcionados.
2. Generación de imágenes: se pueden utilizar redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático para generar imágenes que se asemejen a las de un artista determinado, o para crear imágenes nuevas a partir de un conjunto de reglas y datos proporcionados.
3. Generación de música: se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para generar música que imite el estilo y la estructura de un género o artista determinado, o para crear música nueva a partir de un conjunto de reglas y datos proporcionados.
4. Diseño de productos: se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para generar diseños de productos que cumplan con ciertos requisitos o para explorar nuevas ideas y enfoques creativos.
5. Generación de contenido para videojuegos: se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para generar contenido para videojuegos, como personajes, escenarios y diálogos, lo que puede ahorrar tiempo y esfuerzo al desarrollar un juego.

Estos son solo algunos ejemplos de aplicaciones de la IA generativa. En general, la IA generativa puede utilizarse en cualquier área donde sea necesario crear contenido nuevo y original de forma automatizada.

Además, este año tuvimos una gran variedad de lanzamientos en cuanto modelos entrenados para generar imágenes. Stable Diffusion, DALL·E 2 y Midjourney mostraron otro gran salto de calidad y vienen con la intención de revolucionar la industria artística.

Y por supuesto no podemos olvidarnos del éxito del momento Chat GPT el Chatbot mas potente lanzado al publico, el cuál es capaz de responder a casi cualquier cosa con una precisión impresionante y con un asombroso entendimiento del contexto.

Futuro de las IA Generativas

¿Qué nos espera con este tipo de IA? Muchas sorpresas, sin duda. El crecimiento anterior ha sido exponencial, las IA generativas han crecido enormemente en los últimos años y será así también el próximo.

Los sintetizadores de voz están logrando emular la voz de personas reales de forma muy convincente. Esto puede traer grandes cambios a industrias como la del doblaje.

Una de las áreas que mas aprovechara a estas IA es el servicio al cliente. Esto por que ahora tenemos Chatbots capaces de entablar conversaciones con humanos, sin que estos se den cuenta que no están hablando con un ser humano real y además tenemos grandes sintetizadores que usan IA para imitar voces reales.

Las campañas de Marketing de Contenido ahora serán mas simples. Al poder delegar a la IA la generación de las imágenes y los textos de las publicaciones para redes sociales, las empresas podrán tener un ahorro considerable de tiempo y dinero.

La tendencia del si no la encuentras créala. Hemos visto avisos de algunas empresas como Canva o Microsoft con Bing han comenzado con la integración de herramientas para generar tus propias imágenes. Seguro el próximo años veremos mas integraciones interesantes.

El negocio de Google parece peligrar debido a la reciente masificación de Chat GPT. Seguramente veamos su contrataque el próximo año. Recordemos que este mismo año conocimos sobre Lambda el Chat de Google que fue capaz de convencer a uno de sus empleados que tenia alma, es decir, Google lleva un tiempo preparando sus propias tecnologías para este momento.

Algo a destacar es que una IA no es capaz de imitar el potencial de creatividad humano, por ello no serán un reemplazo, si no mas bien una herramienta que facilite el trabajo de las personas. Te explico mas a fondo esto en el articulo ¿Qué es la Inteligencia Artificial?.

Riesgos y Problemas

Uno de los principales problemas que hay en cuanto a este tipo de redes, es que como toda tecnología, esta puede usarse de manera malintencionada, por ejemplo para estafas, fraudes, desinformación o crear identidades falsas.

Otro problema a destacar esta ligado con nuestra privacidad, pues las aplicaciones móviles que usan este tipo de red suelen usar la información que les das para realizar mejoras al entrenamiento de la red, lo cual implica que no sabrás donde terminara tu información.

Un caso muy conocido es el de FaceApp la aplicación a la que le dabas una foto tuya para que te mostrara como te verías de viejo o del sexo opuesto. Los usuarios subían sus fotos sin pensar que estas imágenes se estaban subiendo a internet, cosa que no fue tan obvia para muchos en ese entonces.

Conclusión

Aunque ya estamos un poco mas acostumbrados al uso de aplicaciones con IA, pues ya son mas comunes en las tiendas de aplicaciones o en la web. Como es el caso de Lensa que ha sido toda una sensación para la creación de fotos de perfil. Debemos recordar ser consientes al compartir información con las aplicaciones, no solo con las que usan IA.

Hay muchos aspectos a considerar al hablar sobre Inteligencia Artificial Generativa, sin embargo, lo innegable es que ya están revolucionando distintas industrias y con el ritmo de mejora que han mostrado, estoy seguro que nos seguiremos asombrando los próximos años.