ChatGPT, Bing AI y Google Bard son algunos de los nombres más reconocibles en el mundo de la inteligencia artificial de consumo. Los tres productos tienen una cosa en común: todos son productos de IA generativa.
Pero, ¿qué es exactamente la IA generativa y qué ha provocado la fascinación reciente con este espacio de IA resurgente?
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa, abreviatura de "inteligencia artificial generativa", es un tipo de sistema de IA que puede generar contenido único u original como texto, audio, videos o imágenes a pedido. A diferencia de algunos sistemas de IA tradicionales diseñados para tareas como la clasificación o el análisis de datos, la IA generativa Los modelos están más preocupados por producir resultados novedosos o creativos basados en las instrucciones que reciben. dado.
Si bien la IA generativa puede parecer una nueva tecnología, en realidad existe desde hace décadas. Varias iteraciones y formas han existido al menos desde la década de 1960. La inteligencia artificial es un campo muy amplio, y la IA generativa es solo una subsección.
Uno de los aspectos más fascinantes de usar un herramienta de IA generativa como ChatGPT o Bard AI de Google es la capacidad de estas herramientas para generar contenido que coincida con su solicitud. Le pides a ChatGPT que escriba un poema al estilo de William Shakespeare y obtienes algo sorprendentemente similar a la obra de Shakespeare. Si le pides que cree un discurso al estilo de Donald Trump, obtendrás algo que imita de manera impresionante el tono del expresidente de EE. UU. ¿Como es esto posible? ¿Cómo puede la IA generativa lograr una hazaña tan fascinante?
Cómo funciona la IA generativa
El mecanismo de trabajo de un modelo de IA generativa implica una interacción compleja de varias técnicas y algoritmos de aprendizaje profundo. Los detalles exactos de cómo funciona un modelo generativo dependen de sus objetivos y de la arquitectura subyacente. Por ejemplo, un modelo generativo para generar fragmentos de audio tendrá un mecanismo de trabajo diferente al de uno diseñado para generar videos o texto.
Sin embargo, en esencia, la mayoría, si no todos, los modelos generativos funcionan de manera similar en su nivel fundamental. Aprenden de una gran cantidad de datos, capturan patrones y estilos de los datos y luego usan estos patrones capturados para reproducir muestras similares a lo que han aprendido en sus datos de entrenamiento.
Puede pensar en las herramientas generativas de IA como un compositor de música. Imagina que este compositor de música ha escuchado innumerables canciones y ha estudiado las armonías, melodías, ritmos y estructuras de varios géneros musicales. En otras palabras, este compositor tiene un amplio conocimiento de los géneros musicales. Con este conocimiento, el compositor puede crear música original o única inspirada en lo que ha aprendido.
Entonces, si han aprendido mucho sobre la música pop, puedes pedirles que compongan una canción pop y no tendrán problemas para hacerlo. La música compuesta sería entonces una expresión de la comprensión del compositor de cómo debería ser la música pop en función de lo que han aprendido. De manera similar, el producto de la IA generativa es una expresión de la comprensión del modelo de IA de los conceptos subyacentes aprendidos de sus datos de entrenamiento.
Entonces, si desea crear un modelo de IA generativo que genere imágenes de automóviles, debe alimentar el modelo con un gran conjunto de datos de imágenes de automóviles. Para crear un modelo impresionante, debe enviar imágenes de tantas marcas y modelos de automóviles como pueda imaginar. Con suficiente entrenamiento, el algoritmo aprenderá cómo es cada marca o modelo de automóvil, y podremos crear imágenes de casi cualquier automóvil que se te ocurra a pedido.
Modelos populares de IA generativa
Hay cientos de modelos de IA generativa actualmente en desarrollo o que ya se están implementando en el mercado de IA de consumo. Algunos de los más populares que debe conocer incluyen:
1. Transformador preentrenado generativo (GPT)
GPT, desarrollado por OpenAI, se encuentra entre los nombres más reconocibles en el espacio de IA generativa. Su popularidad depende de su eficacia como modelo de IA conversacional y del éxito viral del chatbot ChatGPT, que utiliza GPT como tecnología subyacente. Es un modelo de lenguaje grande diseñado para generar texto similar al humano cuando se le solicita. Típico de cualquier modelo de IA generativa, todas las iteraciones del modelo GPT han sido entrenados en una gran cantidad de datos de texto diversos.
2. Modelo de lenguaje Pathways (PaLM)
PaLM, un modelo de lenguaje grande experimental de Google, es un poderoso modelo generativo de IA capaz de realizar una amplia gama de tareas como escritura creativa, generación de código, traducción de idiomas y una serie de otros lenguajes naturales basados en texto tareas. Al igual que GPT, PaLM se entrenó en un gran corpus de datos de texto provenientes de una amplia gama de fuentes en la web. Es el modelo de IA que impulsa la IA Bard de Google.
3. Modelo de lenguaje musical (MusicLM)
MusicLM es otro modelo generativo de IA de Google. Está diseñado para generar música de "alta fidelidad" a partir de indicaciones de texto simples. Entrenado en miles de horas de música en varios géneros, el modelo generativo puede crear música única utilizando descripciones simples de la música que necesita como entradas. Si te preguntas qué tan bueno es, aquí tienes nuestra revisión del modelo MusicLM.
4. DALL-E
DALL-E es el modelo de generación de imágenes de IA de OpenAI diseñado para crear múltiples estilos de imágenes únicas a partir de indicaciones de texto. Es una implementación multimodal del modelo GPT, entrenado en numerosos pares de texto e imagen de varias fuentes en Internet.
Más allá de los modelos de IA generativa, también encontrará productos de IA generativa como Midjourney, generador de imágenes DALL-E, Generador de imágenes Stable Diffusion, Hugging Chat y varios otros productos impresionantes de IA impulsados por IA generativa modelos
¿Por qué la IA generativa se ha disparado en popularidad?
El 30 de noviembre de 2022, el CEO de OpenAI, Sam Altman, anunció el lanzamiento de ChatGPT en un tweet. A pesar de ser el CEO de OpenAI, Altman era relativamente desconocido en la comunidad de Internet en general, y su tweet llegó con poca o ninguna fanfarria.
Cinco días después, ChatGPT reunió a su primer millón de usuarios; lo hizo a un ritmo inaudito por cualquier aplicación. Reunió varios millones más, eventualmente haciendo de ChatGPT la aplicación de más rápido crecimiento de todos los tiempos. Si bien ChatGPT no es el primer producto de IA generativa, su llegada a la escena de los productos de IA trajo la IA generativa a la conciencia pública más que cualquier otro producto tecnológico anterior.
Si bien ChatGPT ha sido la punta de lanza para impulsar la publicidad en torno a la IA generativa, no lo hizo solo. 2022 será recordado como el año en que las herramientas generativas de IA se generalizaron. Desde chatbots conversacionales de IA hasta generadores de código y arte, la segunda mitad de 2022 fue la primera vez que varias herramientas de IA que tenían tanto un atractivo masivo como usos prácticos del día a día llegaron al mercado. Con estas herramientas llegó la popularidad de su tecnología subyacente: la IA generativa.
Las herramientas de IA generativa como Bing AI, Google's Bard, DALL-E, ChatGPT y Midjourney han se entretejieron en el tejido de nuestra vida diaria, presentándonos constantemente con su notable creaciones Ya sean los cautivadores escritos elaborados por ChatGPT o las imágenes asombrosamente realistas conjurada por Midjourney, la IA generativa se ha convertido en una compañera siempre presente, acompañándonos día tras día. día tras día. Esta es la génesis de la reciente popularidad de la IA generativa.
Adopte la IA generativa
La popularidad de las herramientas de IA generativa no es una moda pasajera. A diferencia de algunas tendencias tecnológicas recientes que ganaron popularidad y se desvanecieron con el tiempo, la IA generativa es una tecnología que tiene beneficios prácticos reales. A medida que este nicho de tecnología resurgente se acurruca en casi todos los aspectos de nuestra vida digital, es mejor buscar formas de hacer el mejor uso de la tecnología en lugar de quedarse perplejo al respecto.
