Inteligencia Artificial Generativa: aprendizaje autónomo
Por mucho tiempo se ha planteado si es posible que las “maquinas”, como nos referimos en
ocasiones a los diferentes tipos de computadoras, como, por ejemplo, robots, asistentes
virtuales o cualquier otro conjunto de elementos que tengan la posibilidad de trabajar con
un software y con conexión a Internet, puedan adquirir conocimiento sin tener que
programarlas con anterioridad. Ciertamente, esta idea se hace cada vez más posible gracias
a la Inteligencia Artificial Generativa.
No estamos hablando de algún tipo de “chatbot” avanzado, ya que solo en un software con
cierta interacción automática limitada con el usuario, dependiendo las opciones que
escojamos para nuestras inquietudes. Sin embargo, para entrar en detalle, debemos saber
primero qué es la Inteligencia Artificial Generativa.
¿Qué es la Inteligencia Artificial (I.A.) Generativa?
También conocida como RGAs (Redes Generativas Antagónicas) o con sus siglas en inglés
como GANs (Generative Adversary Networks), es el trabajo competitivo de dos redes
neuronales que interactúan entre sí para crear nuevo contenido como imágenes o audio y
obtener nuevos conocimientos como el de jugar ajedrez a partir de un conjunto de datos.
¿Cómo funciona la Inteligencia artificial (I.A.) Generativa?
Como ya se mencionó antes, son 2 redes que trabajan en conjunto. La primera red actúa
como generadora, es decir, aprende a crear contenido de la información que se tiene en
Internet o en redes locales de información. La segunda red actúa como discriminadora. Ya
que esta es la encargada de evaluar si el contenido que crea la primera red es real o no.
La competencia de estas redes empieza cuando la segunda red identifica que el contenido
creado es falso, del mismo modo, la primera red comienza a trabajar en un nuevo contenido
haciéndolo lo más real posible. Del mismo modo, continúan en esta interacción de
retroalimentación hasta que la segunda red ya no puede diferenciar si el nuevo contenido es
real o falso.
Alcances
El enfoque de la I.A. Generativa ha ido desde aplicaciones que permiten a un ordenador
crear imágenes de personas que no existen, por ejemplo, hasta también convertirlo en un
experto del ajedrez, en un par de horas, capaz de derrotar a cualquier persona.
Más importante, analizando grandes cantidades de información a una velocidad imposible
para cualquier humano, la I.A. Generativa también ha sido utilizada por empresas en
servicio al cliente, en sistemas de seguridad, diseño de campañas publicitarias, diseño y
mobiliario de planos arquitectónicos, así como la creación de dibujos y de textos con
completa coherencia.
Autor: Juan Camilo Velasco Vega
Editor: Carlos Pinzón
Código: UCPI-2
Universidad: Universidad Central
Fuentes:
CloudState. (2019). Generative Adversarial Networks and Creating Reality With AI [Imagen]. Medium. https://medium.com/better-programming/generative-adversarial-networks-creating-reality-with-ai-59fbb5b113c0 Chaillou, S. (2019). AI Creates Generative Floor Plans and Styles with Machine Learning at Harvard [GIF]. archdaily. https://www.archdaily.com/918471/ai-creates-generative-floor-plans-and-styles-with-machine-learning-at-harvard Lei, N. (2019). Tecnología de red generativa antagónica: La IA pasa al primer plano. IMB Systems Blog para Latinoamérica – Español. https://www.ibm.com/blogs/systems/mx-es/2019/11/tecnologia-de-red-generativa-antagonica-la-ia-pasa-al-primer-plano/ Yanes, J. (2018). GAN, the Rise of Imagination in Machines. BBVA OpenMind. https://www.bbvaopenmind.com/tecnologia/inteligencia-artificial/gan-la-imaginacion-de-las-maquinas-al-poder/ Martinez Heras, J. Redes Neuronales Generativas Adversarias (GANs). IArtificial.net. https://iartificial.net/redes-neuronales-generativas-adversarias-gans/
