IA Generativa. Qué es y cuáles son sus usos

Si hay algo que ha revolucionado el mundo de la tecnología y la transformación digital en los últimos meses es el auge de la inteligencia artificial (IA).

Definimos como Inteligencia Artificial a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural o la toma de decisiones. Dentro de la IA, existe un campo que se dedica a crear contenido nuevo y original a partir de datos existentes: la IA generativa.

Si has oído hablar de Chat GPT o del nuevo sistema de búsquedas de Bing, ya has tenido tu primer contacto con las IAs generativas.

Pero ¿cómo funcionan exactamente y qué usos les podemos dar? Te lo explicamos todo aquí mismo.

¿Qué es una IA generativa?

La IA generativa es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para generar datos sintéticos que se asemejan a los datos reales. Por ejemplo, una IA generativa puede crear imágenes de rostros humanos que no existen, textos que parecen escritos por una persona o música que suena como una composición original.

Se trata de actividades que, hasta ahora, solo los seres humanos podían hacer.

¿Cómo funciona la IA generativa?

Pero ¿cómo logra todo esto?

La IA generativa se basa en el uso de dos redes neuronales que compiten entre sí: el generador y el discriminador. El generador tiene la tarea de crear datos falsos a partir de una entrada aleatoria, mientras que el discriminador tiene la tarea de distinguir los datos falsos de los reales. El objetivo es que el generador engañe al discriminador y produzca datos tan realistas que el discriminador no pueda diferenciarlos.

Este proceso se conoce como aprendizaje adversario generativo (GAN, por sus siglas en inglés) y fue propuesto por primera vez por el ingeniero e informático Ian Goodfellow en 2014. Desde entonces, se han desarrollado muchas variantes y aplicaciones de este método, que ha demostrado ser muy eficaz para generar contenido de alta calidad y diversidad.

El funcionamiento de las GAN se puede ilustrar con una analogía: imaginemos que el generador es un falsificador que intenta crear billetes falsos, y que el discriminador es un policía que intenta detectarlos. Al principio, el falsificador crea billetes muy malos, que el policía puede reconocer fácilmente. Sin embargo, a medida que el policía le da información al falsificador sobre sus errores, este va mejorando su técnica y creando billetes más realistas. Al final, el falsificador consigue crear billetes tan buenos que el policía no puede distinguirlos de los verdaderos.

¿Cuáles son los usos de esta tecnología?

La IA generativa tiene múltiples usos potenciales en diversos ámbitos, como el arte, el entretenimiento, la educación, la medicina o la industria. Algunos ejemplos son:

• Generación de textos. Es el uso más extendido en la actualidad y también uno de los más conocidos. Se trata de software similar a un chatbot pero mucho más sofisticado y con la capacidad de generar respuestas complejas. Dependiendo de lo actualizada que esté su base de datos, las respuestas son más o menos fiables, pero los textos simulan de forma muy convincente, los escritos por seres humanos.
• Creación de arte digital. Esta tecnología es capaz de generar imágenes, vídeos o música que imitan el estilo de un artista o que combinan diferentes estilos. También se han creado obras originales que no se basan en ningún estilo conocido, sino que exploran nuevas formas de expresión artística. Algunas películas y series de televisión ya han comenzado a generar secuencias de títulos de crédito mediante IA, como por ejemplo los de la película Invasión Secreta (2023).
• Síntesis de voz. La IA generativa puede producir voces que suenan muy naturales y que pueden usarse para doblar películas, crear audiolibros o asistentes virtuales. Se ha empezado a experimentar recreando las voces de personajes públicos y celebridades, como políticos, actores y actrices o cantantes.
• Mejora de imágenes. Otro posible uso de las IA generativas es el de mejorar la calidad y resolución de las imágenes, así como restaurar o colorear imágenes antiguas o dañadas. Esto puede ser muy útil para agilizar los procesos de retoque y edición de fotografía o para recuperar y restaurar imágenes que se hayan dañado.
• Generación de datos. La IA generativa puede generar datos sintéticos que sirvan para entrenar otros modelos de aprendizaje automático o para realizar simulaciones. Por ejemplo, se ha utilizado para crear rostros humanos totalmente nuevos con los que probar sistemas de reconocimiento facial, para generar escenarios virtuales con el objetivo de entrenar vehículos que se conduzcan solos o para crear datos médicos falsos que se utilizan para investigar enfermedades y posibles tratamientos.

Estos son solo algunos ejemplos de lo que puede hacer la IA generativa, pero hay muchos más. La IA generativa es una tecnología innovadora y prometedora que abre nuevas posibilidades para la creación y el aprendizaje. Sin embargo, también plantea algunos desafíos éticos y legales, como el riesgo de generar contenido falso o engañoso, el respeto a los derechos de autor o la protección de la privacidad. Por ello, es importante usarla con responsabilidad y criterio.

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