IA generativa (GenAI)

¿Qué es la IA generativa (GenAI)?

La inteligencia artificial generativa (IA) se refiere a una amplia gama de modelos y algoritmos diseñados para producir material nuevo, imitar la creatividad humana y generar nuevos datos. Estos enfoques tienen muchas funciones, desde generar imágenes y texto hasta facilitar aplicaciones creativas y juegos. A continuación encontrarás ocho categorías de inteligencia artificial generativa:

• Redes generativas antagónicas (GAN): las GAN, abreviatura de Generative Adversarial Networks, fueron propuestas por primera vez por Ian Goodfellow en 2014 como un tipo de modelo de aprendizaje profundo. El sistema está compuesto por dos redes neuronales, el generador y el discriminador, que participan en un proceso competitivo. El generador produce instancias de datos mientras el discriminador evalúa su calidad. Esto motiva al generador para mejorar su rendimiento y producir auténtico material creado de primera clase.
• Autocodificadores variacionales (VAE): los VAE son modelos generativos que utilizan redes neuronales para aprender una representación comprimida de datos de entrada. Introducen elementos probabilísticos, que permiten la generación de resultados diversos. Los VAE se utilizan comúnmente para tareas como la generación de imágenes y el aprendizaje de representaciones.
• Modelos autorregresivos: los modelos autorregresivos producen secuencias de datos modelando la probabilidad condicional de cada elemento en función de los elementos anteriores. Algunos ejemplos destacados son los modelos de lenguaje autorregresivo como GPT (Transformador generativo preentrenado), que anticipa la palabra siguiente en una secuencia.
• Redes neuronales recurrentes (RNN): las RNN son un tipo de red neuronal que puede procesar datos secuenciales utilizando conexiones de retroalimentación. Se utilizan en tareas generativas que requieren la consideración de la disposición secuencial de componentes, como el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series de tiempo. También detalla que tienen dificultades para captar la dependencia a largo plazo.
• Modelos basados en transformadores: los transformadores se han vuelto más importantes en una amplia gama de trabajos que implican la generación de contenido, particularmente debido a la popularidad de modelos como GPT y BERT. Su sistema de atención permite un procesamiento secuencial eficiente de las entradas, lo que les otorga competencia en la traducción de idiomas, el resumen de textos y su producción.
• Aprendizaje con refuerzo para tareas generativas: para maximizar las recompensas, los modelos se entrenan para tomar decisiones secuencialmente en un entorno a través del aprendizaje con refuerzo. Cuando se utiliza en tareas generativas, puede dar lugar a sistemas de IA que adquieren la capacidad de generar material incorporando información, como se observa en los ámbitos de la creación de videojuegos o la producción de arte.
• Redes neuronales: las redes neuronales son la base fundamental de varios modelos generativos. Las redes neuronales profundas, que constan de numerosas capas, proporcionan la capacidad de adquirir patrones y representaciones complejas, lo que las hace indispensables en tareas como la generación de imágenes y voz.
• Algoritmos genéticos: los algoritmos genéticos son técnicas de optimización que se inspiran en la evolución biológica. Dentro del ámbito de la IA generativa, pueden hacer progresar soluciones a lo largo de varias generaciones, mejorando y perfeccionando el material producido mediante el uso de una función de aptitud predeterminada.

Sistemas basados en reglas: los sistemas basados en reglas utilizan reglas preestablecidas y razonamiento lógico para producir información. Aunque las técnicas basadas en el aprendizaje son más flexibles, los enfoques basados en reglas son valiosos en situaciones que necesitan un control explícito sobre el proceso de creación, como ciertas formas de desarrollo de contenido procedimental.