Inteligencia artificial generativa
La inteligencia artificial generativa (IAG) es un enfoque de la inteligencia artificial (IA) que se centra en la creación de sistemas capaces de generar contenido nuevo y original. A diferencia de otros enfoques de IA, que se centran en tareas de clasificación, la IAG busca desarrollar sistemas que sean capaces de producir nuevas instancias de datos, como imágenes, música, texto u otras formas de contenido. Con esta tecnología puedes crear cuentos, imágenes promocionales, personajes para videojuegos, ilustraciones e incluso rostros de personas que no existen.
La IAG se basa en técnicas de aprendizaje automático, en particular en modelos generativos, que son capaces de aprender a partir de un conjunto de datos y luego generar nuevas instancias que se asemejan a los ejemplos de entrenamiento. Estos modelos pueden ser entrenados en una amplia variedad de dominios, desde imágenes y video hasta música y lenguaje natural.
Un ejemplo prominente de IAG es la red neuronal generativa adversarial (GAN, por sus siglas en inglés), que consiste en dos modelos de redes neuronales: un generador y un discriminador. El generador crea muestras sintéticas y el discriminador evalúa si las muestras son reales o generadas. Ambos modelos se entrenan en conjunto, mejorando constantemente sus habilidades hasta que el generador pueda producir muestras de alta calidad que sean difíciles de distinguir de las reales.
La IAG tiene aplicaciones en diversas áreas, como la creación de arte y diseño, la producción de música y la generación de contenido textual. También se utiliza en campos como la síntesis de voz, la generación automática de imágenes y la creación de mundos virtuales. En resumen, la IAG se enfoca en desarrollar sistemas de IA que sean capaces de generar contenido original y creativo de forma autónoma.
