En los ultimos años se expone o comenta mucho acerca de la Inteligencia Artificial (IA) o Artificial Intelligence (AI, término en inglés), se sabe, que la IA esta orientado a los sistemas o máquinas que imitan la inteligencia de los humanos para realizar acciones o tareas, y pueden mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan.
Lo que veremos:
- Introducción.
- ¿Qué es la IA Generativa?
- ¿Cómo funciona la IA Generativa?
- ¿Qué se necesita para construir modelos de IA Generativa?
- Beneficios de la IA Generativa.
- Riesgos y limitaciones de la IA Generativa.
- Referencias.
Introducción:
Hoy por hoy surge la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) o Generative Artificial Intelligence (Generative AI, término en inglés), con la aparición de ChatGPT de OpenAI, Bard de Google (en etapa experimental) y Claude de Anthropic han cautivado la imaginación de muchas personas en todo el mundo, todo esto nos hace recordar a la aparición de la Internet o la aparición de la telefonía móvil, en este artículo revisar y profundizaremos los conceptos necesarios acerca de la IA Generativa .
¿Qué es la IA Generativa?
La IA Generativa es parte de la IA que engloba un conjunto de datos a gran escala en diferentes modelos desarrollados y entrenados para diversas actividades. Con la IA Generativa se puede crear textos de diferentes indoles o temas, videos, código fuente para diferentes lenguajes de programación o simplemente generar diversos contenidos que están presentes en nuestra día a día, también se puede utilizar para crear música en base a algoritmos que generan melodías y ritmos únicos.
La IA generativa también esta siendo usada para crear novelas y cuentos, así como para generar chistes y otras formas de entretenimiento.
Un claro ejemplo es la aparición del ChatGPT de OpenAI, y la aparición de otras herramientas que se pueden aplicar para aumentar la productividad y disminuir el tiempo de varios procesos, como DALL-E 3 y GitHub Copilot, estas herramientas cuentan con tecnología de la empresa OpenAI, es decir, cuenta con un laboratorio de investigación de IA creado con el objetivo de trabajar en tecnologías que beneficien a la humanidad de forma segura.
Con la IA Generativa se puede crear contenidos altamente personalizados, como las recomendaciones de productos y servicios personalizados; también se puede crear resultados de búsqueda optimizados y anuncios personalizados, es decir, la IA Generativa tiene el potencial de revolucionar la forma en que interactuamos con la tecnología en nuestra vida cotidiana.
¿Cómo funciona la IA Generativa?
Para experimentar y saber realmente como funciona la IA Generativa, es comprender cómo hacer uso de los recursos y modelos que han sido programados para interpretar y procesar una gran cantidad de datos, a partir de ello, se realizan diferentes tareas en base a unos pocos clics.
Al utilizar un sistema con este tipo de inteligencia, se debe tener en cuenta exactamente lo que se desea realizar y convertirlo en prompts (tipo de solicitud o instrucción que le das a un programa), es decir, la IA Generativa interpretará la solicitud (prompts) ingresada y generará una respuesta, que puede ser un texto, una imagen, un video y muchos otros recursos (contenido) que utilizará el sistema generativo.
Al realizar la solicitud en base a los prompts ingresados, se inicia el procesamiento para el aprendizaje, análisis de datos y, a su vez a encontrar y generar nuevos patrones que sería muy complicados a encontrar o procesar de otra forma; cabe destacar que cuanto mayor sea la cantidad de información que se pasa al sistema generativo (datos ingresados en la solicitud), mejor será el resultado que se puede obtener.
Se debe tener en cuenta, cuanto mayor información captura el sistema generativo (procesamiento), aumenta su precisión de acuerdo con el aprendizaje automático al que está expuesto (textos, videos. código, música o imagénes).
¿Qué se necesita para construir modelos de IA Generativa?
Para la construcción de modelos de Inteligencia Artificial Generativa se necesita seguir los siguientes pasos y requisitos:
1. Definir el Objetivo: Entender y clarificar el propósito de del modelo generativo a construir. Es decir, preguntarnos exactamente que es lo que necesitamos generar, por ejemplo ¿Quieres generar imágenes, texto, música u otro tipo de contenido?
Recuerda, que en este punto se define claramente el problema que se desea abordar con el modelo generativo.
2. Selecciona un marco de trabajo (Framework): Seleccionar un Framework de trabajo relacionado al aprendizaje profundo. Hasta la fecha los Framework populares para construir modelos de IA Generativa son TensorFlow, PyTorch y Keras.
3. Recopilar datos de entrenamiento: Recolectar un conjunto de datos (dataset) relevante y diverso para entrenar el modelo. Se debe considerar que la calidad y cantidad de los datos son fundamental para el rendimiento del modelo.
4. Preprocesamiento de datos: Aplicar el preprocesamiento necesario a los datos recopilados, normalmente se realiza la normalización, escalado y transformaciones; además, se considera los tipos de datos con el que desea trabajar.
5. Selecciona la arquitectura del modelo Generativo: Seleccionar la arquitectura generativa que más se acomoda al modelo según la definición del objetivo (según el problema a resolver), como GANs (Redes Generativas Adversarias), VAEs (Autoencoders "Generativos" Variacionales) o modelos de lenguaje para texto entre otros.
- Redes Generativas Adversarias (GANs): Utilizan dos redes, un generador y un discriminador, para generar datos realistas.
- Modelos Generativos Variacionales (VAEs): Integran conceptos de inferencia variacional para aprender la distribución latente de los datos.
6. Gestión de Recursos y Hardware: Dimensionar la capacidad (tamaño) y la complejidad del modelo, es posible que se necesite acceso a hardware con capacidades de procesamiento avanzadas, como las GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) que son comúnmente utilizadas para acelerar el entrenamiento de modelos generativos.
7. Diseñar la arquitectura del modelo: Diseñar la arquitectura del modelo, definiendo la estructura de las capas, las funciones de activación entre otros parámetros.
8. Desarrollo y entrenar del modelo: Desarrollar el modelo seleccionado haciendo uso de los framework necesaarios. Además, entrenar el modelo en base a los datos seleccionados, aplicando los ajustes en base a los hiperparámetros según sea necesario.
Recuerda, en el entrenamiento del modelo se necesita estar en costante supervisión el rendimiento del modelo durante el entrenamiento.
9. Optimización del modelo: Aplicar las técnicas necesarias de optimización para mejorar la eficiencia y el rendimiento del modelo, como la optimización de gradientes, la regularización y la normalización.
10. Validación y evaluación: Evaluar el rendimiento del modelo utilizando conjuntos de datos (dataset) de validación, es decir, según la evaluación del rendimiento del modelo, se debe ir justando el modelo progresivamente según los resultados de la evaluación.
11. Generación de nuevo contenido: Después de entrenar el modelo, se utiliza el modelo para generar nuevo contenido según la naturaleza del objetivo (imágenes, texto, música, etc.). En la práctica la Generación de nuevo contenido es estar en continua actualización y mantenimiento del modelo Generativo.
Es normal incorporación nuevos datos y realizar actualización de la arquitectura y basarnos a nuevas técnicas teniendo en cuenta el avances de la inteligencia artificial a los modelo ya entrenados y validados.
12. Consideraciones éticas y de privacidad: Es necesario asegurar las consideraciones e implicaciones éticas y de privacidad asociadas para el uso de los modelos generativos, es decir, es necesario garantizar que el modelo sea utilizado de manera responsable y cumpla con las regulaciones y normativas aplicables.
13. Ajustes y despliegue: Realizar ajustes finales, como la optimización de inferencia y la gestión de recursos, y preparar el modelo para su despliegue en un entorno de producción si así lo amerita.
Beneficios de la IA Generativa.
La IA generativa se puede aplicar ampliamente en muchas áreas del negocio, teniendo en cuenta su prinicipal beneficio es facilitar la interpretación y comprensión del contenido existente y crear automáticamente contenido nuevo.
Hoy en día lo Ingenieros de IA, cientificos de datos (data scientists) y desarrolladores (developers) en conjunto están explorando nuevas técnicasen y paradigmas para que la IA generativa puede mejorar los flujos de trabajo existentes, con miras a adaptar nuevos flujos de trabajo por completo para aprovechar la tecnología. Algunos de los potenciales beneficios implementar como la IA generativa:
- Automatizar el proceso manual de redacción de contenidos.
- Reducir el esfuerzo de responder a los correos electrónicos.
- Mejorar la respuesta a consultas técnicas específicas.
- Crear representaciones realistas de personas.
- Resumir información compleja en una narrativa coherente.
- Simplificar el proceso de creación de contenido en un estilo particular.
Riesgos y limitacione de la IA Generativa.
El auge y crecimiento descontrolado de la IA generativa también está generando varios riesgos y limitaciones, principalmente, relacionado a la calidad de los resultados, el potencial de mal uso en cuanto a las alteraciones de los modelos comerciales existentes, o simplemente puede:
- Proporcionar información engañosa.
- Promover nuevos tipos de plagio.
- Alterar los modelos comerciales existentes.
- Generar noticias falsas y sin argumentos.
- Alterar la evidencia fotográfica (falsificación generada por IA).
- Hacerse pasar por personas para ataques cibernéticos (badado en ingeniería social).
Son algunos riesgos y limitaciones, que de alguna manera son problematicas que en la actualidad presenta la IA generativa.
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