Generative AI

 La Inteligencia Artificial Generativa se refiere a un tipo de IA diseñada para producir contenido nuevo, como textos, imágenes, audios, videos o código, utilizando como base los datos con los que previamente ha sido entrenada. Tras bambalinas, usa modelos de aprendizaje automatizados para entender patrones y estructuras enriqueciendo así sus propias fuentes de información. Algunos conceptos a resaltar son los siguientes:

¿Cómo se gestionan los datos?
Los modelos funcionan gracias a una técnica llamada aprendizaje profundo. Los algoritmos de aprendizaje profundo están basados en la manera en la que funciona un cerebro pero electrónicamente, demasiados datos interconectados entre sí, que mediante repetición, memorizan patrones que subsecuentemente son realizados de forma automática. Por ejemplo, cuando te levantas por la madrugada medio dormido con ganas de ir al baño, quizá ni siquiera has abierto los ojos todavía y tu cerebro tiene la capacidad de enviar las indicaciones específicas a tus piernas y el resto de tu cuerpo para llevarte al lugar correcto.
Hablando de las Inteligencias Artificiales, imaginemos por un momento que alimentamos con millones de fotos de perritos a una, y al cabo de muchas pruebas, pasamos como parámetro una imagen de un perro preguntándole qué es, la IA entrenada, gracias a su enorme base de conocimientos, ahora sabe identificar un perro. Del mismo modo, si le solicitamos que genere una foto de un perro, va a tomar elementos de los múltiples datos almacenados para producir la imagen correcta.

Existen dos modelos de aprendizaje comúnmente utilizados:
a) Generative Adversarial Networks (GANs) o Redes Generativas Antagónicas: Consiste de una parte generadora que almacena información de acuerdo a parámetros (siguiendo con el ejemplo: fotos de perros) y otra discriminadora que proporciona retroalimentación para mejorar el resultado (en nuestro ejemplo: fotos de gatos, fotos de mapaches).
b) Transformers o Transformadores: Fueron diseñados originalmente para procesar el lenguaje natural como su tarea principal, creando salidas contextuales coherentes. Esto es lo que hace que cuando des una instrucción mocha a una IA o con errores ortográficos, entienda de qué estás hablando y te de una respuesta lo más próxima a tu petición.

Algunas Aplicaciones:
1. Simulación y Planeación: En urbanización y arquitectura, sirven para diseñar y simular entornos antes de empezar a construir.
2. Asistencia: En la creación de planes de aprendizaje personalizados, o como ayuda para atender pacientes.
3. Exploración de Datos: Para analizar, resumir y generar reportes que faciliten el trabajo del investigador y analista.
4. Personalización: En mercadotecnia, por ejemplo, sirve para otorgar pautas específicas adaptadas a las preferencias individuales.
5. Mejora en el Servicio: Los chatbots agilizan y facilitan la atención cliente.
6. Creación de Contenido: Se puede utilizar para producir desde textos originales (como la letra de una canción, por ejemplo) hasta diversos tipos de medios digitales.

A Tener en Cuenta:
Éticas: Situaciones como el deepfake (uso de la IA para suplantar o simular identidades), la desinformación masiva, temas de derechos de autor o propiedad son desafíos interesantes para el uso de estas herramientas tan poderosas y sofisticadas. Pues hasta ahora no se puede garantizar que el uso de las mismas sea benéfico y no malicioso.
De Sesgo: Dado que dependen de datos existentes, puede darse el caso en el que ciertas posturas se amplifiquen o perpetúen; por el contrario, también es posible que en el proceso de mitigación, se refuercen ideas opuestas con fines aparentes de manipulación.
Confiabilidad: Es posible que la información obtenida no esté actualizada o esté errónea y eso puede ser un asunto sensible cuando se vincula a contextos delicados.

Para Finalizar:
La IA Generativa se encuentra en constante evolución y la cantidad de datos que ingesta y manipula es cada vez mayor, es una bola de nieve imparable, eso tiene que quedarte claro, y es una tendencia que viene a posicionarse y convertirse en una realidad de nuestro diario vivir con el peso que algún día llegaron tecnologías como Internet, la telefonía inteligente y la geolocalización, entre otras.
El mundo que rodea bastantes industrias cada vez se verá más impactado con la llegada de este grupo de tecnologías y hay que estar preparados al menos en lo que respecta a saber de ellas y respetarlas para entrarles. De mi lado, como parte del nuevo enfoque que deseo darle a este sitio, estaré viniendo por acá a publicar cosas afines que me parezcan de interés.

Hasta pronto.

Nota al pie: Esta publicación se produjo con la excelente ayuda de diversas IA Generativas:
ChatGPT-4, Gemini Advanced, Dall-E, VoxBox, Visla y Midjourney.