¿En qué consiste la IA generativa?
La inteligencia artificial generativa, también conocida como IA generativa o IA gen para abreviar, es un tipo de inteligencia artificial (IA) capaz de crear nuevos contenidos e ideas, incluyendo conversaciones, historias, imágenes, videos y música. Es capaz de aprender lenguaje humano, lenguajes de programación, arte, química, biología o cualquier otro tema complejo. Reutiliza aquello que sabe para resolver nuevos problemas.
Por ejemplo, puede aprender vocabulario en inglés y crear un poema a partir de las palabras que procesa.
La organización puede utilizar la IA generativa para diversos fines, como los chatbots, la creación de contenidos multimedia, el desarrollo de productos y el diseño.
Ejemplos de IA generativa
Existen varios casos de uso para la IA generativa en distintos sectores
Servicios financieros
Las empresas de servicios financieros utilizan herramientas de IA generativa para prestar un mejor servicio a sus clientes a la vez que reducen los costos:
- Las instituciones financieras utilizan chatbots para generar recomendaciones de productos y responder a las consultas de los clientes, lo cual mejora el servicio al cliente en general.
- Las entidades de crédito aceleran la aprobación de préstamos para los mercados financieramente desatendidos, especialmente en los países en desarrollo.
- Los bancos detectan rápidamente el fraude en reclamaciones, tarjetas de crédito y préstamos.
- Las empresas de inversión utilizan el poder de la IA generativa para ofrecer a los clientes un asesoramiento financiero seguro y personalizado a bajo costo.
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Sanidad y ciencias biológicas
Uno de los usos más prometedores de la IA generativa consiste en acelerar el descubrimiento y la investigación de fármacos. La IA generativa es capaz de crear nuevas secuencias de proteínas con propiedades específicas para diseñar anticuerpos, enzimas, vacunas y terapias génicas.
Las empresas del sector de la salud y las ciencias biológicas utilizan herramientas de IA generativa para diseñar secuencias genéticas sintéticas al servicio de aplicaciones de biología sintética e ingeniería metabólica. Por ejemplo, pueden crear nuevas vías biosintéticas u optimizar la expresión génica con fines de biofabricación.
Además, las herramientas de IA generativa crean datos sintéticos sobre los pacientes y la atención médica. Estos datos pueden resultar útiles para entrenar modelos de IA, simular ensayos clínicos o estudiar enfermedades raras, sin acceso a grandes conjuntos de datos del mundo real.
Automoción y fabricación
Las empresas automotrices utilizan la tecnología de IA generativa para múltiples propósitos, desde la ingeniería hasta las experiencias en el vehículo y la atención al cliente. Por ejemplo, optimizan el diseño de las piezas mecánicas para reducir la resistencia aerodinámica en los diseños de los vehículos o adaptar el diseño de los asistentes personales.
Las empresas automotrices utilizan herramientas de IA generativa para prestar un mejor servicio al cliente al ofrecer respuestas rápidas a las preguntas más frecuentes que plantean los clientes. La IA generativa crea nuevos materiales, chips y diseños de piezas que optimizan los procesos de fabricación y reducen los costos.
Otro ejemplo de uso de la IA generativa es la síntesis de datos para poner a prueba las aplicaciones. Esto es especialmente útil para los datos que no suelen incluirse en los conjuntos de datos de prueba (como defectos o casos extremos).
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Telecomunicación
Los casos de uso de IA generativa en el ámbito de las telecomunicaciones se concentran en reinventar la experiencia del cliente definida por las interacciones acumuladas que tienen los suscriptores a través de todos los puntos de contacto del recorrido del cliente.
Por ejemplo, las empresas de telecomunicaciones aplican la IA generativa para prestar un mejor servicio de atención al cliente con agentes conversacionales en vivo que imitan a los humanos. Reinventan las relaciones con los clientes con asistentes de ventas personalizados. Además, optimizan el rendimiento de la red al analizar sus datos con el fin de recomendar correcciones.
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Contenido multimedia y entretenimiento
Desde animaciones y guiones hasta largometrajes, los modelos de IA generativa producen contenidos novedosos por una fracción del costo y el tiempo que supone la producción tradicional.
Estos son otros casos de uso de la IA generativa en el sector:
- Los artistas pueden complementar y mejorar sus álbumes con música generada por IA para crear experiencias completamente nuevas.
- Las organizaciones de contenido multimedia utilizan la IA generativa para mejorar la experiencia de la audiencia, al ofrecer contenidos y anuncios personalizados que aumentan los ingresos.
- Las empresas de videojuegos utilizan la IA generativa para crear nuevos juegos y permitir a los jugadores crear avatares.
Ventajas que ofrece la IA generativa
Según Goldman Sachs, la IA generativa podría impulsar un aumento del 7 % (o casi 7 billones USD) del producto interior bruto (PIB) mundial y elevar el crecimiento de la productividad en 1,5 puntos porcentuales en diez años. A continuación, presentamos algunos beneficios más de la IA generativa.
¿Cómo evolucionó la tecnología de IA generativa?
Los modelos generativos primitivos se han utilizado durante décadas en estadística para ayudar en el análisis de datos numéricos. Las redes neuronales y el aprendizaje profundo fueron los precursores recientes de la IA generativa moderna. Los variational autoencoders (VAE, autocodificadores variacionales), desarrollados en 2013, fueron los primeros modelos generativos profundos que podían generar imágenes y voz realistas.
VAE
Los autocodificadores variacionales (VAE) introdujeron la capacidad de crear variaciones novedosas de múltiples tipos de datos. Esto llevó a la rápida aparición de otros modelos de IA generativa, como las redes generativas adversativas y los modelos de difusión. Estas innovaciones se centraron en generar datos que se parecieran cada vez más a datos reales, a pesar de haber sido creados artificialmente.
Transformadores
En 2017, se produjo un nuevo cambio en la investigación sobre la IA con la introducción de los transformadores. Los transformadores integraron a la perfección la arquitectura del codificador y el decodificador con un mecanismo de atención. Agilizaron el proceso de formación de modelos de lenguaje con una eficacia y versatilidad excepcionales. Modelos notables como el GPT surgieron como modelos fundamentales capaces de entrenarse previamente sobre extensos corpus de texto sin procesar y de adaptarlos para diversas tareas.
Los transformadores cambiaron lo que era posible para el procesamiento del lenguaje natural. Potenciaron las capacidades generativas para tareas que iban desde la traducción y el resumen hasta la respuesta a preguntas.
El futuro
Muchos modelos de IA generativa siguen logrando avances significativos y han encontrado aplicaciones en todos los sectores. Las innovaciones recientes se centran en refinar los modelos para que funcionen con datos propietarios. Los investigadores también quieren crear textos, imágenes, vídeos y discursos que se parezcan cada vez más a los producidos por humanos.
¿Cómo funciona la IA generativa?
Al igual que todo tipo de inteligencia artificial, la IA generativa utiliza modelos de machine learning (ML), los cuales son modelos muy grandes que se entrenan previamente con grandes cantidades de datos.
Modelos fundacionales
Los modelos fundacionales (FM) son modelos de ML entrenados en un amplio espectro de datos generalizados y sin etiquetar. Son capaces de realizar una amplia variedad de tareas generales.
Los FM son el resultado de los últimos avances de una tecnología que ha estado evolucionando durante décadas. En general, un modelo fundacional utiliza relaciones y patrones aprendidos para predecir el siguiente elemento de una secuencia.
Por ejemplo, con la generación de imágenes, el modelo analiza la imagen y crea una versión de ella más nítida y definida. Del mismo modo, con texto, el modelo predice la siguiente palabra de una cadena de texto en función de las palabras anteriores y su contexto. Luego, selecciona la siguiente palabra mediante el uso de técnicas de distribución de probabilidad.
Modelos de lenguaje de gran tamaño
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son una clase de FM. Por ejemplo, los modelos de transformadores generativos preentrenados (GPT) de OpenAI son LLM. Los LLM se centran específicamente en tareas basadas en el lenguaje, como el resumen, la generación de texto, la clasificación, la conversación abierta y la extracción de información.
Lo que hace que los LLM sean especiales es su capacidad para realizar múltiples tareas. Pueden hacerlo porque contienen muchos parámetros que los hacen capaces de aprender conceptos avanzados.
Un LLM como el GPT-3 puede considerar miles de millones de parámetros y tiene la capacidad de generar contenido a partir de muy pocas entradas. A través de su exposición previa al entrenamiento a datos a escala de Internet en todas sus diversas formas y en una miríada de patrones, los LLM aprenden a aplicar sus conocimientos en una amplia gama de contextos.
¿Cómo funcionan los modelos de IA generativa?
Los modelos tradicionales de machine learning eran discriminativos o se centraban en clasificar los puntos de datos. Intentaban determinar la relación entre los factores conocidos y desconocidos. Por ejemplo, observan imágenes (datos conocidos como la disposición de los píxeles, la línea, el color y la forma) y las asignan a palabras (el factor desconocido). Matemáticamente, los modelos identificaban ecuaciones que podían mapear numéricamente factores desconocidos y conocidos, como variables de x e y. Los modelos generativos llevan esto un paso más allá. En lugar de predecir una etiqueta según algunas características, intentan predecir características según una etiqueta determinada. Matemáticamente, el modelado generativo calcula la probabilidad de que x e y ocurran juntos. Aprende la distribución de las diferentes características de los datos y sus relaciones. Por ejemplo, los modelos generativos analizan imágenes de animales para registrar variables como diferentes formas de orejas, formas de ojos, rasgos de la cola y patrones de piel. Aprenden las características y sus relaciones para comprender cómo son los diferentes animales en general. Luego, pueden recrear nuevas imágenes de animales que no estaban en el set de entrenamiento. A continuación, ofrecemos algunas categorías amplias de modelos de IA generativa.
Modelos de difusión
Los modelos de difusión crean nuevos datos realizando, de forma iterativa, cambios aleatorios controlados en una muestra de datos inicial. Empiezan con los datos originales y añaden cambios sutiles (ruido), haciendo que pierdan la similitud con el original progresivamente. Este ruido se controla cuidadosamente para garantizar que los datos generados sigan siendo coherentes y realistas.
Tras añadir ruido en varias iteraciones, el modelo de difusión invierte el proceso. La eliminación de ruido inversa elimina gradualmente el ruido para producir una nueva muestra de datos que se parezca a la original.
Redes generativas adversativas
La red generativa adversativa (GAN) es otro modelo de IA generativa que se basa en el concepto del modelo de difusión.
Las GAN funcionan entrenando dos redes neuronales de manera competitiva. La primera red, conocida como la generadora, crea muestras de datos falsas al agregar ruido aleatorio. La segunda red, denominada la discriminadora, intenta distinguir entre los datos reales y los datos falsos que produjo el generador.
Durante el entrenamiento, el generador mejora continuamente su capacidad de crear datos realistas, mientras que el discriminador mejora su capacidad de diferenciar entre lo real y lo falso. Este proceso adversativo continúa hasta que el generador produce datos tan convincentes que el discriminador no puede diferenciarlos de los datos reales.
Las GAN se utilizan ampliamente para generar imágenes realistas, transferir estilos y realizar tareas de aumento de datos.
Autocodificadores variacionales
Los autocodificadores variacionales (VAE) aprenden una representación compacta de los datos denominada espacio latente. El espacio latente es una representación matemática de los datos. Puede considerarlo como un código único que representa los datos en función de todos sus atributos. Por ejemplo, si estudia rostros, el espacio latente contiene números que representan la forma de los ojos, la forma de la nariz, los pómulos y las orejas.
Los VAE utilizan dos redes neuronales: el codificador y el decodificador. La red neuronal del codificador mapea los datos de entrada a una media y una varianza para cada dimensión del espacio latente. Genera una muestra aleatoria a partir de una distribución gaussiana (normal). Este ejemplo es un punto en el espacio latente y representa una versión comprimida y simplificada de los datos de entrada.
La red neuronal del decodificador toma este punto muestreado del espacio latente y lo reconstruye en datos que se parecen a la entrada original. Las funciones matemáticas se utilizan para medir qué tan buena es la coincidencia entre los datos reconstruidos y los datos originales.
Modelos basados en transformadores
El modelo de IA generativa basado en transformadores se basa en los conceptos de codificador y decodificador de los VAE. Los modelos basados en transformadores añaden más capas al codificador para mejorar el rendimiento en las tareas basadas en texto, como la comprensión, la traducción y la escritura creativa.
Los modelos basados en transformadores utilizan un mecanismo de autoatención. Sopesan la importancia de las diferentes partes de una secuencia de entrada al procesar cada elemento de la secuencia.
Otra característica clave es que estos modelos de IA implementan incrustaciones contextuales. La codificación de un elemento de secuencia depende no solo del elemento en sí, sino también de su contexto dentro de la secuencia.
Cómo funcionan los modelos basados en transformadores
Para comprender cómo funcionan los modelos basados en transformadores, imagine que una oración es una secuencia de palabras.
La autoatención ayuda al modelo a centrarse en las palabras relevantes a medida que procesa cada palabra. El modelo generativo basado en transformadores emplea varias capas de codificación denominadas cabezales de atención para capturar los distintos tipos de relaciones entre palabras. Cada cabezal aprende a prestar atención a distintas partes de la secuencia de entrada, lo que permite al modelo considerar simultáneamente varios aspectos de los datos.
Cada capa también refina las incrustaciones contextuales, lo que las hace más informativas y capaces de capturar todo, desde la sintaxis gramatical hasta los significados semánticos complejos.
Formación en IA generativa para principiantes
La formación en IA generativa comienza con la comprensión de los conceptos básicos del machine learning. Además, los alumnos deberán estudiar las redes neuronales y la arquitectura de la IA. La experiencia práctica con bibliotecas de Python, como TensorFlow o PyTorch, resulta esencial para implementar diferentes modelos y experimentar con estos. También es necesario aprender a evaluar modelos, a realizar ajustes minuciosos y a desarrollar habilidades de ingeniería de peticiones.
Un título en inteligencia artificial o machine learning aporta una formación en profundidad. Considere realizar cursos breves y certificaciones en línea para su desarrollo profesional. La formación en IA generativa en AWS incluye certificaciones de expertos de AWS en temas como:
- Introducción a la IA generativa
- IA generativa para ejecutivos
- Aspectos fundamentales de la IA generativa para las empresas
¿Cuáles son las limitaciones de la IA generativa?
A pesar de sus avances, los sistemas de IA generativa suelen producir información inexacta o engañosa. Utilizan patrones y datos en los que fueron entrenados y pueden reflejar sesgos o imprecisiones inherentes en los datos. Otras preocupaciones relacionadas al entrenamiento de datos
Seguridad
Los problemas de privacidad y seguridad de los datos surgen al utilizar datos patentados para la personalización de modelos de IA generativa. Se deben trabajar para garantizar que las herramientas de IA generativa generen respuestas que limiten el acceso no autorizado a datos privados. También surgen problemas de seguridad si no hay responsabilidad y transparencia en la forma en que los modelos de IA toman decisiones.
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Creatividad
Si bien la IA generativa produce contenido creativo, tiende a carecer de verdadera originalidad. La creatividad de la IA está limitada por los datos con los que se entrenó, lo que produce resultados que pueden parecer repetitivos o derivados. Para la IA, reproducir plenamente la creatividad humana es un desafío, ya que esta creatividad implica una comprensión más profunda y una resonancia emocional.
Costo
El entrenamiento y la ejecución de modelos de IA generativa requieren importantes recursos computacionales. Utilizar modelos de IA generativa basados en la nube son más accesibles y asequibles que intentar crear nuevos modelos desde cero.
Capacidad de explicación
Debido a su naturaleza compleja y opaca, los modelos de IA generativa se suelen considerar cajas negras. Es un desafío comprender cómo estos modelos llegan a resultados específicos. Mejorar la capacidad de interpretación y la transparencia es esencial para aumentar la confianza y la adopción.
¿Cuáles son las prácticas recomendadas en la adopción de la IA generativa?
Si su organización desea implementar soluciones de IA generativa, tenga en cuenta las siguientes prácticas recomendadas para mejorar sus esfuerzos.
¿Cómo puede AWS ayudar a la IA generativa?
Amazon Web Services (AWS) facilita la creación y el escalado de aplicaciones de IA generativa para sus datos, casos de uso y clientes. Con la IA generativa de AWS, obtiene seguridad y privacidad de nivel empresarial, acceso a modelos fundacionales líderes del sector, aplicaciones basadas en IA generativa y un enfoque centrado en los datos.