La inteligencia artificial generativa se ha convertido en una de las tecnologías más comentadas de los últimos años. Herramientas capaces de escribir textos, crear imágenes, generar código, producir audio o incluso elaborar vídeos han conseguido que la inteligencia artificial deje de parecer una tecnología exclusiva de grandes empresas y centros de investigación.
Pero ¿cómo puede una máquina crear algo que aparentemente no existía antes? ¿Cómo sabe qué palabras debe utilizar para responder a una pregunta o qué elementos debe incluir en una imagen?
La respuesta está en una combinación de modelos matemáticos, grandes cantidades de datos, capacidad de procesamiento y técnicas de aprendizaje automático. Aunque su funcionamiento
interno puede ser muy complejo, podemos entender sus principios básicos de una forma relativamente sencilla.
¿Qué significa inteligencia artificial generativa?
La inteligencia artificial generativa es un tipo de inteligencia artificial diseñada para crear contenido nuevo a partir de patrones aprendidos durante su entrenamiento.
Esto la diferencia de otros sistemas que simplemente clasifican información o detectan determinados patrones.
Por ejemplo, un sistema tradicional podría analizar una fotografía y determinar si contiene un gato. Un sistema generativo, en cambio, puede recibir una descripción como «un gato sentado junto a una
ventana» y generar una imagen que corresponda a esa petición.
Lo mismo sucede con el texto. Una herramienta generativa puede recibir una pregunta y producir una respuesta utilizando las relaciones y patrones que ha aprendido.
Existen sistemas generativos especializados en diferentes tipos de contenido:
- Texto.
- Imágenes.
- Audio.
- Música.
- Vídeo.
- Código informático.
- Modelos tridimensionales.
Algunos sistemas también son multimodales, lo que significa que pueden trabajar con varios tipos de información al mismo tiempo.
¿Cómo aprende una inteligencia artificial?
Uno de los conceptos fundamentales para comprender la IA generativa es el aprendizaje automático o machine learning.
En lugar de programar manualmente todas las reglas que debe seguir un sistema, los desarrolladores pueden entrenar un modelo utilizando grandes cantidades de información.
Durante el entrenamiento, el modelo analiza ejemplos y ajusta internamente numerosos parámetros para aprender determinadas relaciones.
En el caso de un modelo de lenguaje, por ejemplo, el sistema puede analizar grandes cantidades de texto para aprender cómo se relacionan las palabras y las estructuras lingüísticas.
Esto no significa necesariamente que el modelo «entienda» un texto exactamente de la misma manera que lo hace una persona. Su funcionamiento se basa en complejas representaciones
matemáticas y patrones aprendidos.
Los modelos de lenguaje
Una de las aplicaciones más conocidas de la inteligencia artificial generativa son los modelos de lenguaje.
Estos sistemas están diseñados para trabajar con lenguaje humano. Pueden analizar una secuencia de palabras y generar una continuación que resulte coherente con el contexto.
Una forma sencilla de imaginarlo es pensar en una versión extremadamente sofisticada de la función de autocompletado de un teléfono.
Si escribimos:
«El cielo está…» un sistema podría predecir que la siguiente palabra podría ser «azul».
Los modelos modernos son muchísimo más complejos que un simple autocompletado. Pueden analizar grandes cantidades de contexto, seguir instrucciones, transformar textos, responder
preguntas y realizar otras tareas lingüísticas.
Sin embargo, el principio general de predecir qué elementos son adecuados a continuación sigue siendo una parte importante de su funcionamiento.
¿Qué son los tokens?
Los modelos de lenguaje no suelen procesar directamente las frases exactamente como las vemos nosotros.
El texto se divide en unidades llamadas tokens. Dependiendo del sistema, un token puede corresponder a una palabra completa, una parte de una palabra, un signo de puntuación u otra
unidad de texto.
Cuando escribimos una pregunta, el sistema convierte el contenido en tokens y los procesa mediante el modelo.
Después genera nuevos tokens que forman la respuesta.
Este proceso ocurre rápidamente y puede producir textos largos en cuestión de segundos.
El papel de las redes neuronales
Los modelos generativos modernos utilizan redes neuronales artificiales. Estas estructuras matemáticas están inspiradas de manera general en determinados aspectos del funcionamiento de
las redes neuronales biológicas, aunque su funcionamiento real es muy diferente al del cerebro humano.
Una red neuronal puede contener una enorme cantidad de parámetros que se ajustan durante el entrenamiento.
Estos parámetros permiten al modelo representar relaciones complejas entre los datos.
En los modelos de lenguaje modernos se utilizan arquitecturas especialmente diseñadas para procesar secuencias y relaciones entre diferentes partes de un texto. Una de las arquitecturas más importantes en este campo es la conocida como Transformer.
¿Qué es un Transformer?
La arquitectura Transformer supuso un avance importante para el procesamiento del lenguaje.
Una de sus características fundamentales es el mecanismo de atención, que permite al modelo analizar cómo se relacionan diferentes partes de una secuencia.
Por ejemplo, en una frase larga puede ser necesario relacionar una palabra con otra que aparece muchas posiciones después. La atención permite al modelo considerar esas relaciones de una
manera eficiente.
Esta arquitectura ha sido fundamental para el desarrollo de numerosos modelos generativos modernos y también se utiliza en otros ámbitos relacionados con el procesamiento de información.
¿Cómo genera una respuesta?
Cuando hacemos una pregunta a un modelo de lenguaje, el sistema analiza el contenido recibido y calcula qué tokens podrían aparecer a continuación.
Después selecciona uno y vuelve a realizar el proceso.
Este procedimiento se repite hasta completar la respuesta.
Aunque pueda parecer una operación sencilla, detrás existen cálculos matemáticos muy complejos realizados por hardware especializado.
El resultado es un texto que puede parecer escrito por una persona, pero que ha sido generado mediante el funcionamiento probabilístico del modelo.
¿Y cómo se generan imágenes?
Los sistemas de generación de imágenes funcionan de una manera diferente a los modelos de lenguaje, aunque también se basan en el aprendizaje de patrones.
Durante su entrenamiento pueden analizar grandes cantidades de imágenes y sus correspondientes descripciones u otras representaciones.
El modelo aprende relaciones entre conceptos visuales y diferentes características de las imágenes.
Cuando el usuario proporciona una descripción, el sistema utiliza lo aprendido para producir una nueva imagen que intenta representar esos conceptos.
Muchas técnicas modernas de generación de imágenes parten de una representación inicial y la transforman progresivamente hasta obtener el resultado final.
El usuario solo ve el resultado, pero detrás hay una gran cantidad de cálculos.
¿La IA copia lo que ha visto?
Esta es una de las preguntas más frecuentes.
Un modelo generativo aprende patrones a partir de los datos utilizados durante su entrenamiento, pero eso no significa necesariamente que almacene una copia literal de cada elemento y simplemente lo reproduzca cuando recibe una petición.
El modelo aprende representaciones matemáticas de las relaciones presentes en los datos.
Sin embargo, esto no elimina las cuestiones relacionadas con los derechos de autor. El origen de los datos utilizados para entrenar determinados modelos, las licencias y la posibilidad de reproducir
elementos protegidos son asuntos que siguen generando debate.
Por ello, la relación entre inteligencia artificial generativa y propiedad intelectual es uno de los grandes temas tecnológicos y legales de los próximos años.
¿Puede equivocarse una IA generativa?
Sí. Y este es uno de los aspectos más importantes que debemos conocer.
Una herramienta generativa puede producir una respuesta que parece completamente correcta pero contiene información falsa o inexacta.
En el caso de los modelos de lenguaje, esto puede ocurrir porque el objetivo principal del sistema no es necesariamente verificar que cada afirmación sea cierta, sino generar una respuesta coherente
con la información y el contexto disponibles.
Por eso se habla en ocasiones de «alucinaciones» de la inteligencia artificial.
El problema es especialmente importante cuando utilizamos estas herramientas para cuestiones médicas, legales, financieras o cualquier otra situación en la que un error pueda tener consecuencias
relevantes.
La importancia de las instrucciones
La forma en la que interactuamos con una herramienta generativa también influye en el resultado.
Una instrucción demasiado general puede producir una respuesta poco útil. En cambio, proporcionar contexto, explicar el objetivo, indicar el formato deseado y especificar las limitaciones puede ayudar al sistema a generar un resultado más adecuado.
Estas instrucciones suelen recibir el nombre de prompts.
Aprender a escribir buenas instrucciones se está convirtiendo en una habilidad interesante para utilizar herramientas de inteligencia artificial de manera eficaz.
¿Qué aplicaciones tiene la IA generativa?
Las posibilidades son muy amplias.
En educación puede utilizarse para generar ejercicios, explicar conceptos o ayudar a organizar información.
En programación puede ayudar a crear código, detectar determinados errores o explicar funciones.
En marketing puede servir para generar borradores de textos o ideas para campañas.
En diseño puede utilizarse para crear conceptos visuales y explorar diferentes posibilidades.
En atención al cliente puede ayudar a responder determinadas consultas.
En el ámbito personal, puede utilizarse para redactar textos, resumir información, traducir contenido o generar ideas.
La utilidad concreta dependerá siempre de la herramienta, del contexto y de la supervisión humana.
¿Qué futuro tiene esta tecnología?
La inteligencia artificial generativa todavía está evolucionando rápidamente.
Es probable que en los próximos años los modelos sean capaces de trabajar con más tipos de información y comprender contextos cada vez más complejos.
También veremos una mayor integración de estas tecnologías en programas que ya utilizamos habitualmente. En lugar de utilizar una herramienta independiente, la IA podrá estar incorporada directamente en sistemas operativos, aplicaciones profesionales, navegadores y dispositivos.
Al mismo tiempo, aumentará la importancia de cuestiones como la privacidad, la seguridad, la transparencia, los derechos de autor y la regulación.
Una tecnología con grandes posibilidades, pero con límites
La inteligencia artificial generativa representa un cambio importante en nuestra relación con la tecnología porque permite convertir instrucciones escritas o habladas en contenidos nuevos.
Sin embargo, entender cómo funciona también ayuda a utilizarla de forma responsable.
Un modelo generativo no es una fuente infalible de conocimiento ni sustituye automáticamente a una persona experta. Puede producir resultados sorprendentes, pero también cometer errores.
La clave está en aprovechar sus capacidades sin olvidar sus limitaciones.
A medida que estas herramientas se incorporen a más ámbitos de nuestra vida, comprender conceptos como modelos de lenguaje, entrenamiento, tokens, redes neuronales y generación de
contenido será cada vez más útil.
La inteligencia artificial generativa no es magia. Es el resultado de años de investigación en aprendizaje automático, grandes cantidades de datos, enormes capacidades de procesamiento y modelos matemáticos capaces de detectar patrones extremadamente complejos. Y estamos todavía en una etapa inicial de lo que esta tecnología puede llegar a ofrecer.