Que es la Inteligencia artificial?

¿Qué es la inteligencia artificial?

 Recientemente, se ha producido un auge de noticias e interés en la inteligencia artificial (IA). Muchos expertos afirman que la IA es la próxima frontera tecnológica , con el potencial de transformar todos los aspectos de la sociedad. Sin embargo, el motivo de toda esta atención reside en un tipo específico de IA, la IA generativa. Esta tecnología está evolucionando rápidamente y captando la atención mundial.

La inteligencia artificial es un área de la Ciencia de la Computación cuyo objetivo es crear sistemas capaces de realizar tareas que, hasta ahora, sólo podían ser realizadas por seres humanos.

Mira este artículo:

• ¿Qué es la IA generativa?

• ¿Cómo funciona la tecnología de IA generativa?

• ¿Qué se puede crear con inteligencia artificial generativa?

• Ejemplos de IA generativa

• IA generativa para la creación de imágenes

• IA generativa para la creación de texto

• Cómo integrar el uso de ChatGPT en MidJourney

• Ventajas y desventajas de la Inteligencia Artificial Generativa

• La IA en las empresas

• Creando la cultura adecuada para el uso de la IA

• Cómo aprender IA generativa

Seguro que estás cansado de oír hablar de ello. Al fin y al cabo, la inteligencia artificial forma parte de varios servicios que usamos a diario. Los recomendadores de películas en plataformas de streaming, los clasificadores de fotos en redes sociales o incluso los clasificadores de spam son ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático . Todas estas aplicaciones son interesantes y útiles. Evitan que los humanos pierdan tiempo realizando tareas mecánicas.

Puedes entender mejor qué es el Machine Learning en este articulo:

¿Qué es Machine learning?

 Pero ¿qué pasa con tareas como interpretar un texto, crear un sitio web completo siguiendo las instrucciones de un cliente o incluso escribir cómics a partir de descripciones de personajes? Todas estas tareas requieren razonamiento y creatividad reales , y jamás podrían ser realizadas por una inteligencia artificial, ¿verdad?

¿Qué es la IA generativa?

Las IA generativas tienen la capacidad de crear nueva información a partir de conjuntos de datos preexistentes . Estas IA se "enseñan" a partir de grandes bases de datos con la intención de que adquieran el patrón de construcción de estos datos. Con esta comprensión adquirida, pueden generar nuevos datos , similares a los utilizados para enseñar a la IA, pero que pueden ser únicos y originales.

¿Cómo funciona la tecnología de IA generativa?

Las redes neuronales generativas antagónicas , también llamadas GAN ( por sus siglas en inglés), tienen la capacidad de aprender y generar nuevos datos. Las GAN funcionan mediante dos redes neuronales:

1. La primera es una red generativa , capaz de crear datos;

2. La segunda es una red discriminadora , que evalúa los datos generados por la primera.

Estas redes trabajan juntas en un ciclo :

• La red generadora mejora los datos creados en función del puntaje otorgado por la red discriminadora;

• Este proceso se repite hasta que la calidad de los datos generados se considere buena.

Todo esto significa que las IA generativas pueden ir más allá del aprendizaje automático convencional. Estas IA pueden aprender por sí mismas . Normalmente, las IA no generativas necesitan datos anotados por humanos. En otras palabras, un identificador de spam necesita múltiples ejemplos de correos electrónicos que son y no son spam.

Las IA generativas pueden aprender identificando patrones y agrupaciones dentro del conjunto de datos. También pueden aprender en entornos donde reciben recompensas al realizar una tarea de forma que consideramos correcta.

¿Qué se puede crear con inteligencia artificial generativa?

Las posibilidades creativas son prácticamente ilimitadas. Podemos crear imágenes, música e incluso textos completamente nuevos . Es posible programar la IA para crear una nueva pieza musical a partir de un conjunto de notas preexistentes, convertir un artículo de periódico al estilo de Machado de Assis o la foto de un gato al estilo de La Noche Estrellada de Van Gogh.

En áreas como la atención médica , la IA generativa se puede utilizar para generar modelos predictivos para pruebas clínicas, identificar patrones en exámenes médicos y ayudar en el diagnóstico de enfermedades.

En informática, podemos generar ejemplos de código mediante instrucciones de texto. Es posible crear una guía paso a paso sobre cómo realizar una tarea en un software específico basándose en el texto de una pregunta o incluso diseñar la arquitectura completa de un software.

Ejemplos de IA generativa

Con el creciente interés en la inteligencia artificial, han surgido varios servicios en internet que utilizan algún tipo de IA generativa. Sin embargo, los nombres más conocidos son:

• DALL-E;

• A mitad de viaje;

• Copiloto de Github;

• GPT-3 y GPT-4;

• Jaspe;

• Chat de Bing;

• Google Bard; y

• El famoso ChatGPT.

Cada una de estas herramientas tiene funcionalidades específicas , pero podemos agruparlas en generadores de imágenes y generadores de texto.

IA generativa para la creación de imágenes

Las IA generativas han tenido un gran impacto en la generación de imágenes, ya que permiten generar imágenes realistas y detalladas a partir de descripciones textuales . Esta generación de imágenes puede tener aplicaciones en diversas áreas, como:

• Diseño;

• Cine;

• Juegos;

• Publicidad; y

• Letras.

Todo lo que antes solo podían hacer profesionales especializados ahora lo pueden hacer personas que saben cómo describir adecuadamente lo que buscan de la IA. Entre las herramientas mencionadas, DALL-E y Midjourney realizan este tipo de tarea.

1) DALL-E

DALL -E es un sistema de inteligencia artificial creado por OpenAI, capaz de crear imágenes a partir de descripciones textuales. Su nombre rinde homenaje al pintor surrealista español Salvador Dalí y al robot WALL-E de la película animada de Pixar.

Puedes probar DALL-E accediendo a tu cuenta de OpenAI Labs . Allí tendrás una cantidad mensual de créditos que puedes usar para generar imágenes. En este ejemplo, ingresé la descripción: Un koala bailando con un panda. Se generaron cuatro imágenes:

Midjourney funciona de forma similar a DALL-E. La principal diferencia es que se accede a la herramienta a través de Discord y, al iniciar sesión, se te proporcionará una cuenta de prueba gratuita.

En la versión gratuita, tendrás un límite de 25 imágenes. Después, tendrás que actualizar a una cuenta premium. Puedes consultar los precios y las condiciones de la prueba gratuita en la página de planes , ya que estos pueden cambiar con el tiempo.

IA generativa para la creación de texto

Escribir un texto como este es mucho trabajo . Para ello, existen herramientas como Jasper y ChatGPT . Las IA de texto generativo son capaces de, por ejemplo:

• Generar textos largos y complejos;

• Realizar una traducción automática;

• Generar respuestas en los chats;

• Clasificar sentimientos en el texto; y

• Incluso la interpretación y resumen de los temas principales de un texto.

1) Jaspe

Jasper es un servicio que ayuda a quienes escriben textos de marketing, textos de venta de productos y textos para redes sociales en general. Con una descripción, puedes indicar el tema sobre el que quieres escribir y la IA escribirá un texto completo.

2) GPT

El Transformador Generativo Preentrenado (GPT) es un modelo de lenguaje natural desarrollado por OpenAI, empresa dedicada a la investigación en inteligencia artificial. Se basa en una arquitectura de red neuronal conocida como Transformador , la cual tiene la capacidad especial de trabajar con información secuencial, como texto.

Términos como GPT-3 y GPT-4 aparecen ocasionalmente en internet, que no son más que diferentes versiones del modelo. En cada versión, se intenta entrenar el modelo con más información y, en consecuencia, generar una herramienta más potente. Se utilizaron conjuntos de texto como Wikipedia y Common Crawl para entrenar GPT.

Este modelo fue desarrollado con el objetivo de poder realizar una amplia variedad de tareas de lenguaje natural , tales como:

• Traducción automática;

• Generando respuestas en los chats;

• La generación de textos largos con un estilo determinado;

• Entre otras actividades.

Se puede acceder a GPT como una API para potenciar diferentes servicios creados por los desarrolladores.

Si bien GPT es ampliamente utilizado y muy conocido, ya existen otros modelos desarrollados por otras instituciones que investigan modelos de lenguaje natural. Estos modelos son igualmente interesantes, y podemos mencionar como ejemplos LLaMA de Meta y Alpaca de Stanford .

3) Copilot

Copilot es un plugin desarrollado por Github que sugiere fragmentos de código. Los desarrolladores pueden instalar Copilot como una extensión de VSCode. Cuando un usuario comenta el código que describe su próximo paso o escribe un fragmento, Copilot sugerirá un bloque de código para resolver el problema o continuar el código en la secuencia.

Recientemente Github anunció Copilot X , que tiene como objetivo adoptar el modelo GPT-4 para crear una herramienta de chat centrada en el desarrollo de código .

4) ChatGPT

De todas las herramientas mencionadas, ChatGPT era la más conocida al momento de escribir este texto. También utiliza GPT como modelo para generar respuestas. Sin embargo, la principal diferencia de la herramienta fue popularizar el uso del modelo como un chatbot donde se pueden hacer preguntas.

Si le pides a ChatGPT que escriba un texto sobre un tema y te das cuenta de que no es exactamente como querías, puedes pedirle que lo corrija. Todo esto es como si fuera una conversación entre dos personas.

Desvendando los secretos de ChatGPT

La llegada de ChatGPT impulsó a Microsoft , que invirtió cerca de mil millones de dólares en OpenAI, a crear Bing Chat . Este también es un asistente virtual en formato de chat. La diferencia con ChatGPT radica en que Bing Chat tiene acceso a internet . Dado que ChatGPT se basa en un modelo de lenguaje natural preentrenado , los datos disponibles en el modelo solo contienen información hasta 2021 en la versión gratuita actual.

En respuesta a Bing Chat, Google está desarrollando Bard , que busca tener características similares.

Cómo integrar el uso de ChatGPT en MidJourney

Cada una de estas inteligencias se puede combinar. Solo necesitas usar tu creatividad . Por ejemplo, puedes pedirle a ChatGPT que cree una historia y te diga qué imágenes encajan con ella. Puedes pedirle al chat que te diga qué instrucciones debe enviar a MidJorney para generar imágenes de calidad con el mismo estilo.

Además, el hecho de que GPT esté disponible como API permite a los desarrolladores crear herramientas que combinen las dos funcionalidades o hagan cosas nuevas que aún no habíamos imaginado.

Ventajas y desventajas de la Inteligencia Artificial Generativa

Ventajas

Las IA generativas pueden ayudarnos a:

• Al realizar tareas creativas ;

• Trabajar más rápido en la creación de textos; y

• Reducción de costes en varias áreas.

Además, podemos personalizar estas herramientas para actividades específicas dentro de una empresa o utilizarlas como herramientas de aprendizaje en una tecnología o materia que aún no dominamos.

Desventajas

Por otro lado, cada tecnología nueva y potente genera algunos temores:

• Algunas IA pueden generar contenido dañino si no existe ningún tipo de bloqueo;

• También reproducen los sesgos de los textos que se utilizaron en su formación; y

• Todavía existen limitaciones en la capacidad de crear contenido completamente original a través de estas IA.

Es posible detectar el contenido generado por este tipo de herramientas, y este puede ser desfavorable según la plataforma. Además, dado que los modelos son cerrados, puede que no esté claro qué datos se utilizaron en su entrenamiento. Esto puede implicar problemas de derechos de autor .

Finalmente, estos modelos pueden generar información incorrecta. Por ejemplo, se ha observado que tienen dificultades para generar respuestas correctas en ciencias exactas, como las matemáticas y la física. Todo esto indica que, si bien estas herramientas son muy útiles, aún no eliminan la necesidad de un análisis minucioso de las respuestas generadas.

La IA en las empresas

En las empresas, estas IA pueden utilizarse como herramientas . Además de los temas ya mencionados, podemos usarlas para:

• Automatización de tareas repetitivas;

• Incorporación de principiantes; y

• Análisis de datos.

¿Será que voy a perder mi empleo para la IA? #aluramás

Si bien existe preocupación por el desempleo debido al amplio abanico de soluciones que generan estas herramientas, también están surgiendo nuevos puestos centrados en su uso .

Un ejemplo son los Ingenieros de Prompt . Los avisos son las instrucciones que se transmiten a las herramientas de IA, y los Ingenieros de Avisos son personas que se especializan en transmitir instrucciones de forma adecuada para generar las mejores respuestas de las IA.

ChatGPT e Ingeniería de Prompts: técnicas para el prompt perfecto

Creando la cultura adecuada para el uso de la IA

Este tema es complejo, pero el buen uso de una herramienta siempre se basa en el conocimiento. Si las personas conocen bien las ventajas y limitaciones de estas herramientas, su uso mejorará.

Además de la búsqueda de conocimiento, es necesario comunicar claramente cómo se puede utilizar la herramienta en la empresa. Al crear una cultura que fomente el uso de la IA generativa, las empresas pueden beneficiarse de su eficiencia e innovación , lo que les ayuda a mantener su posición competitiva en el mercado.

Cómo aprender IA generativa

La mejor manera de aprender sobre IA Generativa es profundizar en las herramientas actuales, como Midjourney y ChatGPT. En Alura, puedes aprender más sobre algunas de estas herramientas en el curso :

• Comenzando en Inteligencia Artificial (IA)

Además, el tema implica conocimientos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural, que puedes aprender en estos cursos si algún día quieres crear tus propias IA desde cero :