Inteligencia Artificial Generativa

La inteligencia artificial generativa se refiere a un subcampo de la Inteligencia Artificial que se enfoca en crear modelos capaces de generar contenido nuevo y original*, que puede variar desde imágenes, texto y música hasta diseños de productos y simulaciones de escenarios.

Este tipo de IA utiliza algoritmos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) para analizar y aprender de grandes cantidades de datos existentes, capturar las distribuciones estadísticas subyacentes de esos datos y luego producir nuevos ejemplos que sean coherentes con los datos originales en términos de calidad, estilo o patrón.

Las tecnologías clave detrás de la inteligencia artificial generativa incluyen:

• Redes Generativas Antagónicas (GANs): Un modelo compuesto por dos Redes Neuronales Artificiales, un generador que crea datos y un discriminador que intenta distinguir entre datos reales y generados. Este enfoque ha demostrado ser muy eficaz para generar datos realistas.
• Autoencoders Variacionales (VAEs): Modelos que aprenden a comprimir datos en una representación de menor dimensión y luego reconstruir los datos originales a partir de esa representación, siendo capaces de generar nuevos datos que son similares a los datos de entrenamiento.
• Modelos de difusión: Procesos iterativos que comienzan con un patrón de ruido y lo refinan gradualmente hacia datos que se asemejan a los de entrenamiento, basándose en un conjunto de reglas aprendidas.