¿Qué es la IA generativa? Una guía para principiantes

La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado la forma en que las personas manejan diversos procesos cotidianos. Una de sus ramas más intrigantes es la IA generativa.

Quizás ya sepa que varias industrias, desde los medios y el entretenimiento hasta la atención médica y las finanzas, han estado empleando tecnologías de inteligencia artificial desde hace algún tiempo.

Por ejemplo, Spotify utiliza algoritmos de IA y aprendizaje automático para impulsar su sistema personalizado de recomendación de música. Otro ejemplo es DeepMind Health, una subsidiaria de Google Health que se enfoca en aplicar tecnología de inteligencia artificial a la investigación médica.

Pero la IA generativa lleva las cosas a un nivel completamente nuevo.

La IA generativa puede crear contenido desde cero. Esto incluye la generación de imágenes, texto y música.

Con su capacidad para generar resultados únicos y realistas, la IA generativa ha atraído una atención significativa en todo el mundo. Está remodelando la forma en que percibimos e interactuamos con la tecnología.

En este artículo, profundizaremos en el mundo de la IA generativa, explorando su definición, funcionamiento interno, aplicaciones, desafíos y más. ¡Sigue leyendo para descubrir los detalles!

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa, también conocida como inteligencia artificial generativa, se refiere a un subconjunto de técnicas de inteligencia artificial que se centran en la creación de contenido nuevo y original.

A diferencia de los enfoques tradicionales de IA que se basan en reglas predeterminadas y analizan datos existentes, los modelos de IA generativa tienen la capacidad de generar contenido nuevo aprendiendo patrones y estructuras a partir de un conjunto de datos determinado.

El concepto clave detrás de la IA generativa es la generación de contenido que no sea una réplica directa de datos existentes, sino más bien una creación innovadora.

¿Cómo funciona la IA generativa?

La IA generativa funciona mediante el uso de algoritmos complejos y redes neuronales para aprender patrones y estructuras a partir de un gran conjunto de datos. Sin entrar en detalles técnicos, aquí hay una explicación simplificada de cómo funciona:

• Capacitación: El modelo de IA generativa se entrena en un conjunto de datos que contiene ejemplos del tipo de contenido que se supone que debe generar. Por ejemplo, si el objetivo es generar imágenes, el modelo se entrena con un amplio conjunto de imágenes.
• Patrones de aprendizaje: Durante el proceso de capacitación, el modelo de IA analiza el conjunto de datos y aprende los patrones, estilos y características subyacentes del contenido. Identifica características comunes y correlaciones entre diferentes elementos.
• Generando nuevo contenido: Una vez que se completa la capacitación, el modelo de IA generativa puede generar contenido nuevo utilizando los patrones y características que ha aprendido. Toma información aleatoria, conocida como vector latente, y la transforma en una salida significativa que se asemeja a los ejemplos en los que fue entrenado.
• Sintonia FINA: Para mejorar la calidad del contenido generado, el modelo se puede ajustar proporcionando comentarios. Por ejemplo, si las imágenes generadas no son lo suficientemente realistas, los evaluadores humanos pueden calificar la calidad y el modelo puede ajustar sus parámetros para producir mejores resultados.
• Iteración: El proceso de entrenamiento, generación y ajuste se puede repetir varias veces para refinar el modelo de IA generativa y mejorar su resultado para una mejor experiencia de usuario.

Vale la pena señalar que los modelos de IA generativa pueden variar en complejidad y arquitectura según la tarea específica y las técnicas en uso.

Algunos modelos populares de IA generativa incluir:

• Redes generativas adversarias (GAN) para generación multimedia, como imágenes y música.
• Codificadores automáticos variacionales (VAE) para la generación de datos sintéticos
• Modelos basados en transformadores como GPT (Transformador generativo preentrenado) para la generación de texto y contenido similar a la humana

Muchas herramientas de IA para generar diversos tipos de contenido que encontrarás ahora utilizan GPT. GPT-4 es la versión más reciente.

Aplicaciones de la IA generativa

La IA generativa tiene una amplia gama de aplicaciones en varios dominios. Revisaré algunos ejemplos notables en las secciones siguientes.

1. Generación de texto

Los modelos de IA generativa también pueden generar texto coherente y contextualmente relevante basado en una gran cantidad de datos textuales con los que se alimentaron, incluidos libros, artículos y otros recursos basados en texto. Esto tiene aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), donde se puede utilizar para crear agentes conversacionales, generar descripciones de productos, escribir artículos de blog, o incluso ayudar en la escritura creativa.

Simplemente le describe a la IA el tipo de texto que necesita y ella lo creará. Por ejemplo, puede indicarle a una herramienta de inteligencia artificial para la generación de texto que escriba una canción de amor, una historia corta romántica, un tweet y más.

La mayoría de las herramientas de inteligencia artificial para generar texto proporcionan plantillas (para los distintos tipos de contenido escrito) entre las que puede seleccionar y luego brindar su opinión sobre aspectos como el tema, el tono de voz y el idioma.

Otros como ChatGPT vienen con una función de chat donde puedes solicitar asistencia basada en mensajes de texto. En este caso, puede pedirles que escriban cualquier cosa, que parafraseen o incluso que resuman un escrito extenso en puntos digeribles.

A continuación se muestra un poema generado por IA:

2. Generación de imágenes

Los modelos de IA generativa, como las redes generativas adversarias (GAN), pueden generar imágenes realistas y de alta calidad. Estos modelos se han utilizado en campos como el arte, el diseño y la publicidad para crear nuevos contenidos visuales, generar variaciones de imágenes existentes e incluso ayudar en la creación de entornos virtuales.

Simplemente describe la imagen que desea y la IA proporcionará diferentes variaciones según el gran conjunto de datos de imágenes en las que se entrenó.

¿Necesita una imagen del Papa montando a caballo, un gato conduciendo un tractor o un extraterrestre inexistente? ¡Lo entendiste!

Consulte este ejemplo de una imagen generada por IA:

3. Generación de voz

Si no lo sabías, crear un discurso realista y humano a partir de texto es gracias a la IA generativa. Esta tecnología ha experimentado importantes avances en los últimos años.

Hoy en día es posible generar voces sintéticas difíciles de distinguir de las voces humanas reales.

La generación de voz mediante IA se puede utilizar en diversas industrias. Estos incluyen entretenimiento, juegos, asistentes virtuales, audiolibros y herramientas de accesibilidad para usuarios con discapacidades del habla.

Por ejemplo, los asistentes de voz como Siri, Alexa y Google Assistant dependen de la IA generativa para proporcionar respuestas habladas a las consultas de los usuarios. Es más, esta tecnología ha dado origen a canales de YouTube sin rostro.

Los YouTubers pueden crear varios tipos de vídeos sin tener que hablar en ellos. Todo lo que necesitas hacer es reunir un conjunto de diapositivas, clips o animaciones relevantes para acompañar la voz, ¡y listo!

Sin embargo, el desarrollo de la IA generativa en la síntesis de voz también ha planteado preocupaciones éticas. Alguien puede fácilmente hacer un mal uso de la tecnología para crear audio deepfake, en el que se imita de manera convincente la voz de alguien sin su consentimiento. Esto tiene implicaciones de fraude, suplantación de identidad y desinformación.

4. Composición musical

Con la ayuda de la IA generativa, es posible componer música original. Los modelos pueden hacerlo aprendiendo de las composiciones existentes.

Pueden generar melodías, armonías e incluso piezas musicales completas. La música generada por IA simplifica la producción musical y ayuda a proporcionar bandas sonoras para películas o juegos o música de fondo para vídeos de marketing.

5. Generación de vídeos

Es como una combinación de texto, imágenes, voz y música generados por IA. Si bien la generación de videos con IA no se ha perfeccionado, todavía es posible crear un video usando IA.

La razón por la que digo que aún no está disponible es que la mayoría de las IA de generación de videos de la actualidad pueden crear tipos específicos de videos, que son videos de cabezas parlantes.

A través de la IA generativa, puedes crear personajes virtuales realistas y expresivos, llamados avatares de IA, que pueden pronunciar palabras o incluso interactuar con otras personas. Estos avatares están diseñados para imitar movimientos faciales, expresiones y patrones de habla similares a los de los humanos.

Este tipo de videos generados por IA funcionan bien para videos explicativos, educativos y promocionales que requieren un presentador. Todo lo que necesitas hacer es encontrar la herramienta adecuada, elegir el avatar que se adapte a tus preferencias de vídeo e ingresar el texto que quieres que diga.

La mayoría de las plataformas de generación de videos de IA disponibles ofrecen una amplia variedad de avatares de IA. Puede encontrarlos por género, edad, raza y más.

Las cabezas parlantes de avatar con IA se pueden utilizar para actores digitales en películas, programas de televisión y videojuegos. Esta tecnología permite la creación de personajes virtuales que pueden expresar líneas y retratar emociones de manera convincente sin la necesidad de actores humanos en escenarios específicos.

Esta tecnología también plantea un riesgo si se utiliza incorrectamente. Imagínate a tu celebridad favorita llamándote por tu nombre en tus mensajes privados (¡alguien puede caer en la trampa!)

Desafíos y limitaciones de la IA generativa

Si bien la IA generativa ha demostrado capacidades notables, también enfrenta varios desafíos y limitaciones. Éstos son algunos de los claves:

• Calidad y coherencia: Si bien los modelos se mejoran continuamente, generar contenido coherente y de alta calidad puede resultar un desafío para ellos en algunos casos. Pueden producir resultados que sean visual o contextualmente inconsistentes y conduzcan a resultados poco realistas o sin sentido.
• Sesgo e injusticia: Los datos existentes de los que aprenden los modelos de IA generativa pueden contener sesgos. Estos prejuicios y desigualdades sociales pueden reflejarse en el contenido generado.
• Dependencia de datos: Los modelos de IA generativa dependen en gran medida de conjuntos de datos grandes y diversos para el entrenamiento y la calidad y diversidad de los datos de entrenamiento pueden afectar el contenido generado. Los datos de entrenamiento limitados o sesgados pueden dar lugar a resultados de IA subóptimos o sesgados.
• Recursos computacionales: Entrenar y ejecutar modelos de IA generativa puede requerir una gran cantidad de recursos computacionales y recursos importantes. Se necesita hardware potente y grandes cantidades de memoria, y dichos requisitos limitan la accesibilidad y escalabilidad de estos modelos.
• Consideraciones éticas: Existen varias preocupaciones cuando la gente habla de IA generativa, como el potencial de uso indebido, falsificaciones profundas y la creación de contenido engañoso o dañino.

Abordar estos desafíos requiere investigación y desarrollo continuos. Técnicas como el aumento de datos, la regularización y el entrenamiento adversario pueden ayudar a aumentar la calidad y diversidad del contenido generado.

Es necesario emplear directrices éticas, detección de sesgos y estrategias de mitigación para garantizar el uso responsable de la IA generativa. Los esfuerzos continuos para mejorar la interpretabilidad y el control sobre los resultados generados también son esenciales para generar confianza en estos modelos.

Herramientas de IA generativa

Hay varias herramientas de IA generativa disponibles, algunas gratuitas, otras de pago o una combinación de ambas opciones.

Jasper AI (para texto)

Jasper es una de las mejores herramientas de inteligencia artificial del momento para generar contenido de inteligencia artificial. Es una herramienta que yo mismo he usado para crear texto como títulos de blogs, metadescripciones y titulares.

Pero eso no es todo. Jasper puede ayudarlo a escribir publicaciones de blog completas o contenido de marketing, como descripciones de productos, publicaciones en redes sociales y correos electrónicos. Además de eso, hay una función de chat que te permite solicitar cualquier tipo de texto a Jasper.

Como si eso no fuera suficiente, Jasper ofrece una herramienta para generar imágenes. Puedes crear imágenes de rostros humanos, naturaleza, comida, casas, animales o cualquier otra cosa.

DALLE-E 2 (para imágenes)

DALL-E 2 es un modelo avanzado de generación de imágenes desarrollado por OpenAI. Es el sucesor del modelo DALL-E original y representa una mejora significativa en términos de calidad de imagen y diversidad de resultados.

Una de las características clave de DALL-E 2 es su capacidad para generar imágenes realistas y muy detalladas a partir de descripciones textuales. Esto significa que, dada una indicación o una descripción, DALL-E 2 puede generar una imagen que corresponda a esa descripción.

Por ejemplo, si proporciona un mensaje como "un elefante morado con alas de mariposa", DALL-E2 puede generar una imagen que coincida con esa descripción.

DALL-E2 permite la edición y manipulación de imágenes. Puede tomar una imagen existente y modificarla según sus instrucciones. Por ejemplo, puede ingresar un mensaje pidiéndole a DALL-E2 que cambie el color de un objeto en una imagen o le agregue elementos específicos.

Synthesia (para videos + voces)

Synthesia es una plataforma de síntesis de vídeo impulsada por IA que se especializa en generar vídeos realistas de personas hablando o presentando en diferentes idiomas y con diversas expresiones. Utiliza técnicas de inteligencia artificial generativa para crear estos videos combinando imágenes pregrabadas del rostro de una persona con entrada de texto.

Esta herramienta de inteligencia artificial también utiliza tecnología de texto a voz (TTS) para convertir cualquier entrada de texto que proporcione en palabras habladas. Su modelo de IA genera el audio correspondiente y luego lo sincroniza con el vídeo.

El vídeo resultante será una cara pregrabada que parece estar diciendo el texto proporcionado. Para colmo, ¡se incluyen subtítulos automáticos en el video!

Lista de software de IA generativa de Mike Stuzzi

Ahora compartiré artículos sobre algunas de las principales herramientas de generación de IA para diferentes tipos de multimedia que ya revisé en este sitio. Incluyen aquellos para generar texto, imágenes, voces, videos y más.

Reseñas de software de IA generativa categorizadas (lo mejor de):

• Las mejores herramientas GPT-3
• El mejor software de escritura con IA
• Los mejores generadores de texto con IA
• Los mejores escritores de SEO de IA
• Las mejores herramientas de redacción publicitaria de IA
• Los mejores parafraseadores de IA
• Los mejores generadores de arte con IA
• Los mejores generadores de disparos en la cabeza con IA
• Los mejores generadores de vídeo con IA
• Los mejores generadores de voz con IA
• Los mejores generadores de clips cortos de IA

Revisiones individuales de software de IA generativa:

• Revisión de la IA de Jasper
• Revisión de arte de Jasper
• Revisión de Copy.ai
• Jasper y Copy.ai
• Revisión de cualquier palabra
• Revisión de QuillBot
• Revisión de reescritura de giros
• Revisión de WordAI
• Alternativas a WordAI
• Alternativas de Spinbot
• Alternativas de escritura rápida

Conclusión

En conclusión, la IA generativa es una tecnología poderosa que tiene la capacidad de crear contenido nuevo y realista, ya sean imágenes, videos o voces. Utiliza algoritmos complejos y técnicas de aprendizaje profundo para generar datos que se asemejan a ejemplos del mundo real.

Con sus aplicaciones potenciales en diversas industrias, como el entretenimiento, los juegos, los asistentes virtuales y más, la IA generativa está preparada para cambiar la forma en que creamos, interactuamos y experimentamos el contenido digital. Sin embargo, también presenta desafíos y preocupaciones que deben abordarse a medida que evoluciona la tecnología.