¿Qué es la inteligencia artificial generativa?

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Desde que, a fines de 2022, la empresa OpenAI liberara al público masivo su sistema ChatGPT, la inteligencia artificial generativa se tomó la agenda. Pero, ¿sabes a qué se refiere este término?

IA generativa: definición

La inteligencia artificial generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la generación de contenido original a partir de datos existentes. 

Esta tecnología utiliza algoritmos y redes neuronales avanzadas para aprender de textos e imágenes, y luego generar contenido nuevo y único. La IAG crea algo que no existía previamente, a diferencia de la IA discriminativa, que distingue entre distintos tipos de datos. 

La IAG es capaz de crear contenido como imágenes, video, música y texto sin intervención humana. Esta tecnología está en constante evolución y se espera que continúe mejorando en el futuro.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial generativa?

La IAG funciona mediante el uso de dos redes neuronales artificiales que se entrenan una contra la otra. Una de las redes, llamada “generador”, crea datos sintéticos que se parecen a los datos de entrenamiento, mientras que la otra red, llamada “discriminador”, evalúa los datos generados y decide si son lo suficientemente similares a los datos reales.

Durante el entrenamiento, el generador ajusta su salida para engañar al discriminador, mientras que el discriminador se entrena para identificar los datos falsos del generador. Este proceso se repite muchas veces hasta que el generador es capaz de generar datos que son indistinguibles de los datos reales.

La IAG se está utilizando en una variedad de aplicaciones, como la generación de imágenes, la creación de música y la producción de texto. Su capacidad para crear datos nuevos y originales tiene implicaciones interesantes y prometedoras en campos como el arte, el diseño y la creatividad en general.

¿En qué se diferencia del aprendizaje automático?

La IAG es una técnica de aprendizaje automático, lo que significa que forma parte del campo más amplio de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos que permiten a las computadoras aprender y mejorar automáticamente a partir de datos, sin necesidad de programar explícitamente cada paso.

La principal diferencia entre la IAG y el aprendizaje automático convencional es que la primera está diseñada específicamente para generar datos nuevos y originales que se parezcan a los datos existentes. El aprendizaje automático convencional, por otro lado, se utiliza más comúnmente para realizar tareas como la clasificación, la predicción y la detección de anomalías.

Otra diferencia importante es que la IAG utiliza dos redes neuronales para crear nuevos datos, mientras que, en el aprendizaje automático convencional, generalmente se entrena un modelo en una tarea específica utilizando un conjunto de datos de entrenamiento y luego se utiliza ese modelo para realizar predicciones en nuevos datos.

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