Generative AI: Conceptos básicos para entender la Inteligencia Artificial Generativa
De una forma bastante resumida, la Generative AI es un modelo de lenguaje generativo puede tomar lo que ha aprendido de los ejemplos que se le han mostrado y crear algo completamente nuevo basado en esa información. La Generative AI, o Inteligencia Artificial Generativa (en español) es un tipo de tecnología capaz de producir variedad de contenido, entre ellos, texto, imagen, audio, video y datos sintéticos.
Sabemos que esta definición se queda corta para el gran universo que representa la Inteligencia Artificial Generativa. Por eso, para realizar esta publicación nos basamos en el curso de Google Introduction to Generative AI, y te contaremos los principios básicos que debes saber para entender este modelo de IA y cómo puedes sacarle provecho.
Para entender mejor qué es la Generative AI, es importante conocer algunos términos sobre el contexto de esta rama de la ciencia: la Inteligencia Artificial es uno de ellos, el Machine Learning y el Deep learning.
Qué es la Inteligencia Artificial
Seguramente ya has escuchado sobre este término y sus posibles usos en casi todas las áreas de trabajo.
La Inteligencia Artificial es una disciplina incluida en el ramo de las ciencias computacionales, que tiene como objetivo de estudio la teoría y los métodos para creación de agentes de inteligencia, como máquinas capaces de razonar, actuar y aprender de forma autónoma, como lo hacemos los humanos.
Dentro de la disciplina de la Inteligencia Artificial podemos encontrar la rama del Machine learning:
Machine learning o aprendizaje automático
Este tipo de sistema entrena un modelo a partir de datos de entrada (input), con esta información, o incluso con datos nunca antes vistos, el Machine learning es capaz de hacer nuevas predicciones.
En otras palabras, este sistema permite que una máquina aprenda sin necesidad de programación explícita.
Existen dos tipos de Machine Learning que son:
1. Machine Learning supervisado
Cuando se habla de supervisado, significa que usa etiquetas como un nombre, un tipo o un número que identifica; y gracias a este tipo de etiquetas es capaz de predecir datos futuros.
Tips: El ejemplo que usa Google para explicar este tipo de Machine Learning es tomar los datos de un restaurante, el valor de la cuenta y el valor de la propina. A partir de conocer ese comportamiento, la máquina es capaz de predecir el valor de una propina según el valor total de una factura.
2. Machine Learning no supervisado
Al contrario que el anterior, al ser no supervisado, significa que no tiene etiquetas y descubre nuevos contenidos por medio de la observación de datos sin procesar.
Deep Learning
Dentro del Machine Learning también se encuentra un conjunto de métodos de aprendizaje automático, que es el Deep Learning. Estos métodos usan redes neuronales artificiales, lo que permite procesar patrones más complejos.
Estas neuronas artificiales están inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano y están formadas por muchos nodos interconectados. Pueden aprender a realizar tareas procesando datos y haciendo predicciones.
Los modelos de Deep Learning tienen muchas capas de neuronas, lo que los convierte en modelos capaces de aprender patrones más complejos que los modelos tradicionales del aprendizaje automático.
Tipos de modelos Deep Learning
Discriminativos:
Este modelo se utiliza para clasificar o predecir etiquetas para puntos de datos. Estos modelos se entrenan generalmente en un conjunto de datos etiquetados.
Generativos:
Como su nombre lo indica, este modelo genera nuevas instancias de datos en función de una distribución de probabilidad aprendida de los datos existentes. En otras palabras, los modelos generativos generan nuevos contenidos.
¡Muy bien! ahora que conoces los 3 conceptos claves, es hora de definir la Inteligencia Artificial Generativa:
Definiendo la Generative AI
En la definición oficial que ofrece Google Cloud, podemos decir que Generative AI es un tipo de Inteligencia Artificial que crea nuevo contenido basado en lo que ya ha aprendido acerca del contenido existente.
El proceso de aprendizaje a partir del contenido ya existente se llama entrenamiento y da como resultado la creación de un modelo estadístico cuando se le da una indicación.
La IA generativa aprende la estructura subyacente de los datos y luego genera nuevas muestras que son similares a los datos con los que se entregó; de esta forma, el modelo puede predecir cuál sería una respuesta esperada y generar nuevo contenido.
Es importante tener en cuenta que la IA Generativa es un subconjunto que se encuentra dentro del Deep Learning, esto significa que hace uso de redes neuronales artificiales, procesa datos etiquetados y no etiquetados, usando métodos supervisados, no supervisados, y semi supervisados.
Generative AI para todo y para todos
Ahora que ya sabes qué es la Inteligencia Artificial Generativa, debes imaginar la cantidad de usos que se le pueden dar a esta ciencia para aplicar en diferentes ramas del mundo profesional, y sobre todo para revolucionar la experiencia conversacional de las empresas con sus clientes.
Atom es pionero al implementar Generative AI en sus soluciones
Como ya lo habrás visto, esta es una rama nueva que sin duda va cambiar la forma de comunicarnos entre clientes y empresas.
En Atom somos pioneros, trabajando de la mano de Google, para implementar esta tecnología con nuestros clientes y llevar el comercio conversacional al siguiente era.
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