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La IA generativa está cambiando la faz de la tecnología. Echemos un vistazo breve a la historia de la IA y cómo ha evolucionado a lo largo de los años, dando lugar al surgimiento de la IA generativa.

Es un momento muy emocionante para ser tecnólogo. Mi propia carrera en TI ha experimentado una transformación masiva desde mainframes, clientes-servidores, aplicaciones empresariales e Internet, hasta la nube y la inteligencia artificial. En la economía digital actual, los líderes tecnológicos son el puente entre las agendas comerciales y las estrategias de liderazgo. Estos líderes tecnológicos están en una posición única para desafiar el status quo estableciendo la dirección de una empresa, que está impulsada en gran medida por la innovación en tecnología. Durante los últimos meses, todos estos líderes están haciendo todo lo posible para realinear la estrategia tecnológica de una organización con la IA generativa.

Veamos qué es la IA generativa, en qué se diferencia de la IA tradicional, por qué está ganando popularidad ahora y qué tecnologías de código abierto están disponibles para aprovechar esta nueva innovación de vanguardia. Pero antes de abordar qué es la IA generativa, es importante echar un vistazo rápido a qué es realmente la IA y cómo ha evolucionado a lo largo de los años.

^{Figura 1: Historia de la IA}

Breve historia de la IA

Allá por 1950, Alan Turing cuestionó si las máquinas podían pensar. Ese único pensamiento ha llevado al desarrollo de vehículos de conducción autónoma, aplicaciones de autorreparación y mucho más. En la búsqueda del desarrollo de un mundo inteligente y altamente productivo, el papel de la IA ha sido significativo, especialmente en las últimas dos décadas. La IA tradicional evolucionó a IA generativa cuando se desarrollaron algoritmos de red generativa adversarial (GAN) para crear imágenes, vídeos y audio convincentemente auténticos de personas reales.

La IA se ha beneficiado significativamente de los avances en el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje profundo (DL) y otros marcos de procesamiento de datos.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa se refiere a sistemas de IA basados ​​en algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​o semisupervisados ​​que utilizan datos para aprender una representación de artefactos y luego usan esa representación para crear artefactos completamente nuevos manteniendo una semejanza con los datos originales. La idea es generar artefactos que parezcan reales. La IA generativa representa una categoría de inteligencia artificial que puede generar contenido novedoso en lugar de analizar datos existentes. El modelo con el que se entrena es una referencia que utiliza para construir su propia comprensión y evolucionar, con el fin de desarrollar la capacidad de crear nuevos contenidos como artículos, publicaciones de blog o imágenes y sonidos. La IA típica, que existe desde hace décadas, se centra en analizar los datos existentes. Es aprendizaje automático supervisado, mientras que la IA generativa es aprendizaje automático no supervisado o semisupervisado que permite el uso de datos de entrada existentes, imágenes, audio o contenido de video para generar contenido nuevo que sea lo más real posible.

El trabajo de un algoritmo de aprendizaje automático supervisado es localizar las respuestas correctas en los datos nuevos, ya que los datos antiguos ya las incluyen.

El aprendizaje automático no supervisado es la técnica para descubrir patrones ocultos a partir de datos. Con este método, un modelo de aprendizaje automático busca patrones, estructuras, similitudes y diferencias en los datos por sí solo. No existe ningún requisito de participación humana.
El aprendizaje automático supervisado es un modelado discriminativo y el aprendizaje automático no supervisado funciona como un modelado generativo. Una versión híbrida de los dos modelos se conoce como aprendizaje automático semisupervisado.

El aprendizaje semisupervisado (SSL) emplea una cantidad considerable de datos sin etiquetar para entrenar un modelo predictivo, junto con una cantidad modesta de datos etiquetados. El principal beneficio de este modelo es que, al poco tiempo de tomar un modelo de datos de muestra, se puede iniciar el proceso de aprendizaje automático de autoentrenamiento con pseudoetiquetado. Hay muchas variaciones en este modelo, como el coentrenamiento, que entrena dos clasificadores individuales en función de dos vistas de datos. Estos modelos se desarrollan en función de las necesidades y expectativas de uso.

Tabla 1: Características de los modelos de ML supervisados, semisupervisados ​​y no supervisados

A medida que evolucionan su adopción y sus casos de uso, cada uno de estos modelos de aprendizaje automático está destinado a avanzar y desarrollarse dramáticamente en sus capacidades principales. El aprendizaje semisupervisado se aplica hoy en todas partes: desde la agregación de datos hasta el procesamiento de imágenes o voz. La generalización que ofrece el aprendizaje automático semisupervisado al realizar una clasificación de datos basada en una pequeña cantidad de variables definidas es extremadamente atractiva, lo que lo hace muy popular entre todos los modelos de aprendizaje automático. La Tabla 1 muestra en qué se diferencian los tres modelos de aprendizaje automático y enumera los tipos de algoritmos que normalmente se utilizan para diversos casos de uso. Debería dar una idea de dónde y cómo estos modelos son más útiles.

La mayoría de las aplicaciones empresariales de inteligencia artificial están escritas en lenguajes de código abierto populares y conocidos, como Python, Lisp, Java, C++ y Julia. La mayoría de las empresas que se embarcan en el viaje de la transformación digital se encuentran aprovechando la IA en escenarios rutinarios para aumentar la eficiencia operativa y la automatización de procesos mundanos. La buena noticia es que los marcos de IA de código abierto más populares permiten al desarrollador utilizar el lenguaje de su elección, así como el modelo de implementación: aprendizaje supervisado, semisupervisado o no supervisado. A continuación se enumeran algunos marcos de IA populares que se utilizan actualmente.

TensorFlow es quizás el marco de IA más popular. Desarrollado por Google, admite el aprendizaje de redes neuronales en una configuración sencilla y extensible. Este es también el marco de aprendizaje profundo más ampliamente adoptado.

Figura 2: Modelos de IA y ML: aprendizaje supervisado, semisupervisado y no supervisado

PyTorch es un marco de Python para crear algoritmos de aprendizaje automático que pueden evolucionar rápidamente desde el prototipo hasta la producción.

Keras está diseñado pensando en el desarrollador. Permite un marco plug-and-play para crear, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático rápidamente.

scikit-learn incluye un gran nivel de abstracción de los algoritmos comunes de aprendizaje automático, lo que lo hace adecuado para predicciones, clasificación o análisis estadístico de datos.

Saber qué problema debe resolverse y qué bibliotecas brindan el mayor soporte para ello ayudará a decidir qué conjuntos de herramientas y marco utilizar para desarrollar el módulo de aprendizaje automático que dará el resultado esperado.

La investigación sobre IA generativa es continua y esta tecnología se aplica hoy en una amplia gama de industrias, incluidas las ciencias biológicas, la atención médica, la manufactura, las ciencias de los materiales, los medios de comunicación, el entretenimiento, la automoción, la aeroespacial, la militar y la energía.

Cualquiera que sea la dirección que tome la IA en el futuro, su influencia seguramente durará mucho tiempo. Hoy en día, las innovaciones en IA generativa han llevado a la inteligencia organoide. Los organoides son tejidos tridimensionales cultivados en laboratorio derivados de células madre. A medida que adoptamos diversas formas de IA en nuestra vida diaria, una cosa es segura: la innovación en este campo seguirá creando tecnología de vanguardia.

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