¿Qué es la IA generativa? Sí, todo el mundo se hace la misma pregunta hoy en día. Desde 2020, el gasto en IA generativa ha aumentado un 425 %, alcanzando más de 2000 millones de dólares. Algunos de los usos más conocidos de la IA generativa en la actualidad se encuentran en el ámbito del aprendizaje automático. Los datos de entrenamiento se pueden utilizar para generar contenido nuevo, como fotos, películas o incluso texto, utilizando este método.
ChatGPT, DALL-E 2 y Bing AI son algunas de las herramientas generativas de IA más conocidas.
¿Qué es la IA generativa?
En lugar de simplemente analizar y categorizar los datos existentes, la disciplina de inteligencia artificial generativa (IA) intenta generar nuevos datos desde cero. La inteligencia artificial (IA) genérica describe sistemas de aprendizaje automático que pueden crear un significado novedoso a partir de datos preexistentes. ChatGPT, GPT-3.5, DALL-E, MidJourney, Jasper y Stable Diffusion se encuentran entre las principales herramientas de inteligencia artificial generativa, junto con Alpha Code de DeepMind (GoogleLab).
¿Cuál será la tecnología más importante en los próximos 50 años?
Emad cree que es IA generativa. Creo que es tecnología de reversión de edad. ¿Qué opinas? pic.twitter.com/ZLBBu65fkX
—Peter H. Diamandis, MD (@PeterDiamandis) 8 de febrero de 2023
La inteligencia artificial generativa se refiere a la tecnología que permite la creación de nueva información a partir de fuentes existentes como texto, archivos de audio y fotografías (IA). Para replicar la entrada, las computadoras ahora pueden emplear inteligencia artificial generativa para identificar el patrón subyacente.
Hay 3 técnicas generativas de IA:
- Redes antagónicas generativas (GAN): Dos redes neuronales separadas, un “generador” y un “discriminador”, forman una GAN. Estas redes neuronales compiten entre sí para encontrar un término medio.
- Transformadores: Usando modelos de cognición humana, transformadores como GPT-3, LaMDA y Wu-Dao pueden determinar la importancia relativa de diferentes partes de un conjunto de datos de entrada. Están capacitados para reconocer el lenguaje y las imágenes, se les enseña a desarrollar nuevos a partir de grandes bases de datos y se les enseña a clasificar los existentes.
- Codificadores automáticos variacionales: El codificador convierte la entrada en un código comprimido, que luego utiliza el decodificador para restaurar los datos originales.
Importancia de las herramientas de IA generativa
El potencial de las máquinas para hacer cosas que sean a la vez sensatas y estéticamente agradables recién ahora está entrando en la etapa de desarrollo. Por definición, la inteligencia artificial generativa se refiere a instancias en las que una computadora genera algo nuevo en lugar de analizar uno existente.
Las tecnologías de IA generativa están progresando rápidamente para ser más rápidas y rentables que lo que las personas pueden generar a mano e incluso superiores a lo que producen en algunos casos. Las redes sociales, los videojuegos, la publicidad, la arquitectura, la programación informática, el diseño gráfico, el desarrollo de productos, las leyes, el marketing y las ventas son solo algunos de los campos maduros para la innovación. Sin embargo, la IA generativa puede permitir una producción mejorada, acelerada y más rentable en varios sectores de consumo. Esto se debe a que algunas tareas podrían ser reemplazadas por completo por IA, mientras que otras se beneficiarían más de un ciclo creativo iterativo cercano entre humanos y máquinas. El potencial de la IA generativa para reducir a cero el costo marginal del trabajo creativo e intelectual es emocionante, ya que podría conducir a aumentos masivos en la producción por trabajador, el PIB y el precio de las acciones.
A muchas personas se les paga una buena cantidad de dinero por hacer trabajo de conocimiento y trabajo creativo, los cuales la IA generativa espera mejorar. El uso de IA generativa podría aumentar la productividad y la innovación en ciertos campos en al menos un 10 %. Esto significa que mejoran en todos los sentidos, incluida la velocidad, la eficiencia y la capacidad. Como resultado, el valor económico creado por la IA generativa podría ser de billones de dólares.
Aplicaciones de IA generativa
El campo de la inteligencia artificial generativa (IA) está creciendo rápidamente y ahora abarca muchos usos. Fotografías, textos extensos, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, grabaciones de audio, datos estructurados e incluso el código fuente son solo algunos de los tipos de información que pueden procesar. Además, pueden crear material original, traducir, responder preguntas, realizar análisis de opinión, resumir e incluso hacer videos cortos. Las empresas podrían beneficiarse enormemente de la adopción de estos motores de contenido universal. Actualmente, algunos de los usos más comunes de la IA generativa se encuentran en contextos de marketing. Las aplicaciones futuras de la IA generativa en el cuidado de la salud y las ciencias de la vida pueden incluir la detección de enfermedades y la identificación de terapias potenciales.
Por el momento, considere los siguientes ejemplos de IA generativa en acción que puede encontrar:
- Redacción
- asistentes de escritura
- Codigo de GENERACION
- generación de arte
- Juego de azar
- Medios/Publicidad
- Diseño
- Redes sociales
Las mejores herramientas de IA generativa
Ya hemos revisado algunas de las mejores herramientas generativas de IA:
- IA del criador de arte
- IA de Bing
- IA de Bardo de Google
- ChatGPT
- IA de Google MusicLM
- tomo IA
- estrellado
- chinchilla IA
- Uberduck IA
- Máquina del tiempo con IA de MyHeritage
- IA Meta Galáctica
- Meta IA de Make-A-Video
- Sueño de útero
- DALL-E 2
- Generador de arte de IA de difusión estable
Imágenes generativas de IA
La mayoría de las soluciones de IA generativa mencionadas anteriormente se centran en producir nuevas imágenes. Las herramientas de IA que pueden generar gráficos en dos, tres o incluso cuatro dimensiones necesitan la entrada de texto como punto de partida. Echa un vistazo a estas muestras de fotos generadas por inteligencia artificial:
Un ejemplo de los impresionantes resultados que puede lograr la IA generativa es la creación de representaciones fotorrealistas de humanos. Vea a continuación una muestra de IA generativa que podría pasar fácilmente por una fotografía.
La creación de avatares es un uso común de la IA en el campo de la generación de imágenes. TikTok es una de las plataformas más utilizadas para compartir instancias de IA generativa.
@dawnaiapp El nombre de la aplicación es Dawn AI
#tendencia #amanecer
♬ Estética – Tollan Kim
Las técnicas de IA generativa simplifican la adopción de la personalidad de cualquier figura histórica, ya sea un astronauta, una persona noble del siglo XIX, un caballero de la Edad Media o un faraón del antiguo Egipto.
Las imágenes generativas de IA no son los únicos ejemplos de inteligencia artificial. ¿Sabes que OkCupid está probando preguntas de coincidencia generadas por ChatGPT? A medida que la IA generativa mejore, se agregarán nuevos ejemplos a la lista.
