{"id":1758,"date":"2020-10-19T22:21:56","date_gmt":"2020-10-20T03:21:56","guid":{"rendered":"https:\/\/niixer.com\/?p=1758"},"modified":"2020-11-23T00:06:52","modified_gmt":"2020-11-23T05:06:52","slug":"inteligencia-artificial-generativa-aprendizaje-autonomo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/niixer.com\/index.php\/2020\/10\/19\/inteligencia-artificial-generativa-aprendizaje-autonomo\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial Generativa: aprendizaje aut\u00f3nomo"},"content":{"rendered":"

Por mucho tiempo se ha planteado si es posible que las \u201cmaquinas\u201d, 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 conexi\u00f3n a Internet, puedan adquirir conocimiento sin tener que
programarlas con anterioridad. Ciertamente, esta idea se hace cada vez m\u00e1s posible gracias
a la Inteligencia Artificial Generativa.<\/p>\n

No estamos hablando de alg\u00fan tipo de \u201cchatbot\u201d avanzado, ya que solo en un software con
cierta interacci\u00f3n autom\u00e1tica limitada con el usuario, dependiendo las opciones que
escojamos para nuestras inquietudes. Sin embargo, para entrar en detalle, debemos saber
primero qu\u00e9 es la Inteligencia Artificial Generativa.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la Inteligencia Artificial (I.A.) Generativa?<\/h3>\n

Tambi\u00e9n conocida como RGAs (Redes Generativas Antag\u00f3nicas) o con sus siglas en ingl\u00e9s
como GANs (Generative Adversary Networks), es el trabajo competitivo de dos redes
neuronales que interact\u00faan entre s\u00ed para crear nuevo contenido como im\u00e1genes o audio y
obtener nuevos conocimientos como el de jugar ajedrez a partir de un conjunto de datos.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funciona la Inteligencia artificial (I.A.) Generativa?<\/h3>\n

Como ya se mencion\u00f3 antes, son 2 redes que trabajan en conjunto. La primera red act\u00faa
como generadora, es decir, aprende a crear contenido de la informaci\u00f3n que se tiene en
Internet o en redes locales de informaci\u00f3n<\/a>. La segunda red act\u00faa como discriminadora. Ya
que esta es la encargada de evaluar si el contenido que crea la primera red es real o no.<\/p>\n

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
haci\u00e9ndolo lo m\u00e1s real posible. Del mismo modo, contin\u00faan en esta interacci\u00f3n de
retroalimentaci\u00f3n hasta que la segunda red ya no puede diferenciar si el nuevo contenido es
real o falso.<\/p>\n

Alcances<\/h3>\n

El enfoque de la I.A. Generativa ha ido desde aplicaciones que permiten a un ordenador
crear im\u00e1genes de personas que no existen, por ejemplo, hasta tambi\u00e9n convertirlo en un
experto del ajedrez, en un par de horas, capaz de derrotar a cualquier persona.<\/p>\n

M\u00e1s importante, analizando grandes cantidades de informaci\u00f3n a una velocidad imposible
para cualquier humano, la I.A. Generativa tambi\u00e9n ha sido utilizada por empresas en
servicio al cliente, en sistemas de seguridad<\/a>, dise\u00f1o de campa\u00f1as publicitarias, dise\u00f1o y
mobiliario de planos arquitect\u00f3nicos, as\u00ed como la creaci\u00f3n de dibujos y de textos con
completa coherencia.<\/p>\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

Autor:<\/strong> Juan Camilo Velasco Vega<\/a><\/p>\n\n\n\n

Editor:<\/strong> Carlos Pinz\u00f3n<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3digo:<\/strong> UCPI-2<\/p>\n\n\n\n

Universidad:<\/strong> Universidad Central<\/a><\/p>\n\n\n\n

Fuentes:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

CloudState. (2019). Generative Adversarial Networks and Creating Reality With AI <\/em>[Imagen]. Medium. https:\/\/medium.com\/better-programming\/generative-adversarial-networks-creating-reality-with-ai-59fbb5b113c0 <\/a>\n\nChaillou, S. (2019). AI Creates Generative Floor Plans and Styles with Machine Learning at Harvard <\/em>[GIF]. archdaily. https:\/\/www.archdaily.com\/918471\/ai-creates-generative-floor-plans-and-styles-with-machine-learning-at-harvard<\/a>\n\nLei, N. (2019). Tecnolog\u00eda de red generativa antag\u00f3nica: La IA pasa al primer plano. <\/em>IMB Systems Blog para Latinoam\u00e9rica \u2013 Espa\u00f1ol. https:\/\/www.ibm.com\/blogs\/systems\/mx-es\/2019\/11\/tecnologia-de-red-generativa-antagonica-la-ia-pasa-al-primer-plano\/<\/a>\n\nYanes, J. (2018). GAN, the Rise of Imagination in Machines. <\/em>BBVA OpenMind. https:\/\/www.bbvaopenmind.com\/tecnologia\/inteligencia-artificial\/gan-la-imaginacion-de-las-maquinas-al-poder\/<\/a>\n\nMartinez Heras, J. Redes Neuronales Generativas<\/em> Adversarias (GANs). <\/em>IArtificial.net. <\/em>https:\/\/iartificial.net\/redes-neuronales-generativas-adversarias-gans\/<\/a><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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