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Inteligencia Artificial Generativa: la tendencia tecnológica del futuro

29 marzo, 2022

¿Te imaginas que la tecnología fuera capaz de crear acciones desde cero? Hace poco comentábamos que, hasta el momento, no existía ninguna máquina o software que fuera capaz de adquirir actitudes propias del ser humano, como el afán de superación o la imaginación. Pero gracias a la es posible que algunos programas generen nuevas ideas tan similares a la realidad que no se pueden diferenciar. Toda una revolución para cualquier ámbito, incluyendo el mundo empresarial.

Atendiendo al último estudio de Gartner sobre las novedades tecnológicas, la Inteligencia Artificial Generativa es una de las tendencias estratégicas más destacadas para este 2022 en adelante. Tanto es así que, se estima que para el 2025 este tipo de IA representará el 10% de todos los datos producidos, frente a menos del 1% actual. En el informe también se revela que las empresas que adopten estas prácticas verán crecer hasta tres veces más su valor que aquellas que no codifiquen su enfoque de la IA.

Pero ¿de qué estamos hablando?

La Inteligencia Artificial Generativa es un tipo de IA que se basa en métodos de aprendizaje automático y profundo o deep learning. Estos recogen información sobre determinados elementos que después se utilizarán para generar otras ideas, totalmente nuevas y realistas.

Hasta ahora, la IA ha sido capaz de diferenciar personas, objetos o animales. Por ejemplo, Google Lens permite saber toda la información sobre cualquier monumento o planta que se tenga delante con tan solo la cámara del móvil. Sin embargo, si le pedimos a una IA que cree algo que no existía antes, no podrá hacerlo.

Y es que, como ya se ha comentado, la inteligencia artificial puede simular la inteligencia. Pero no otros aspectos de la raza humana como, en este caso, la imaginación. Esto va a dejar de ser así. La IA Generativa está en pleno desarrollo para permitir crear contenido como imágenes, vídeos, obras de arte, texto o música desde cero gracias al algoritmo de la Red Generativa Antagónica.

Cómo funciona

Dichas redes, también llamadas GANs por sus siglas en inglés Generative Adversarial Networks, funcionan mediante dos redes neuronales. Una “generadora” y otra “discriminadora”. Ambas compiten continuamente en un juego de suma cero.

Por un lado, la red generativa se encarga de producir muestras de aquello que se quiere crear con el fin de engañar a la segunda red para que crea que son reales. Por su parte, la red discriminatoria se ocupa de revisar estas creaciones y detectar falsificaciones. Para ello, la red discriminatoria pasa por un proceso de entrenamiento en el que analiza si los datos pertenecen o no al conjunto para el que ha sido creado. En este sentido, la red generativa puede llegar a realizar millones de pruebas hasta que la discriminatoria acepta su resultado.

Es decir, cuando una red gana, la otra pierde. Según las palabras de su creador Ian Goodfellow “es un proceso donde cada una de las redes va mejorando y aprende de su oponente”.

Para qué sirven

La IA Generativa ofrece unas posibilidades ilimitadas. Así pues, puede utilizarse en actividades que van desde la creación de un código software hasta la atención al cliente las 24 horas, pasando por el desarrollo o investigación de medicamentos. Un sin fin de alternativas que, por supuesto, también pueden tener un mal uso.

Una de las desventajas de esta IA son las estafas, fraudes, desinformación o las identidades falsas que pueden crearse. Seguramente recuerdes una aplicación que se hizo viral hace un par de veranos que simulaba qué aspecto podríamos tener de ancianos a partir de un selfi. E incluso cómo te verías si fueras del sexo contrario. Y probablemente también recuerdes el revuelo que hubo con el posible peligro que existía en la privacidad de los usuarios al aceptar las condiciones de descarga de la app.

No obstante, las GANs van más allá de la imagen y se extienden también a los vídeos. Los famosos y polémicos “deepfakes” superponen el rostro de una persona con el de otra para falsificar sus gestos y su voz. De esta forma, se hace creer que dice o hace algo que en realidad no ha ocurrido. Las redes generadoras y discriminadoras ofrecen unos resultados tan reales que no se pueden distinguir.

Si ya era complicado controlar las noticias falsas que circulan por internet, ahora se suma este tipo de engaños en formato audiovisual. Sin olvidar lo sencillo que es crearlos: solo basta un smartphone y conexión a una red para descargar la aplicación.

Beneficios

Aunque, dejando a un lado la suplantación de identidad o los problemas de seguridad en estos casos, la Inteligencia Artificial Generativa también resulta muy útil para múltiples industrias. Por ejemplo, el sector de la salud puede comparar una radiografía de un paciente con imágenes de órganos sanos para detectar rápidamente tumores cancerígenos, con el ahorro en tiempo y costes que ello conlleva.

Además, en la industria de los videojuegos o para películas y dibujos animados pueden generarse automáticamente modelos 3D a partir de imágenes en 2D, de una manera más sencilla, rápida y eficiente.

Por su parte, la policía puede hacer uso de las redes generativas antagónicas para reconocer a delincuentes. Se pueden reconstruir imágenes para identificar rostros que se hayan sometido a una cirugía estética o a un cambio de género. De la misma forma que, se puede usar la IA Generativa para encontrar a personas desaparecidas desde hace tiempo mediante el envejecimiento de la cara que hablábamos anteriormente.

Por último, un equipo de investigación del Centro de Investigaciones sobre Desertificación ha presentado la primera app de IA Generativa para prever las consecuencias de las pérdidas de unas especies de plantas sobre la supervivencia de otras. Así pues, el uso de esta tecnología es ya todo un hecho en el sector medioambiental. ¿Cuál será el próximo?

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