La inteligencia artificial generativa
La inteligencia artificial generativa es un tipo de tecnología que crea contenido nuevo a partir de los modelos de aprendizaje profundo que están entrenados con conjuntos grandes de datos. Los modelos de IA generativa se utilizan para generar datos nuevos, lo cual los diferencia de los modelos de IA discriminativa, que se usan para clasificar datos en función de las diferencias. En la actualidad, las aplicaciones con esta tecnología se utilizan para generar textos, imágenes, código y mucho más. Los casos prácticos más comunes son los chatbots, la creación y la edición de imágenes, la asistencia para la creación de código de software y la investigación científica.
También se utiliza en los entornos profesionales para visualizar las ideas creativas con rapidez y ejecutar de forma más eficiente las tareas tediosas y que llevan mucho tiempo. En los sectores donde su aplicación es muy reciente, como la investigación clínica y el diseño de productos, se espera que sea una ayuda para el trabajo de los profesionales y una mejora considerable en la vida de las personas. Sin embargo, también presenta riesgos nuevos que los usuarios deben comprender y eliminar.
Algunas de las aplicaciones de IA generativa más conocidas que surgieron en los últimos años son ChatGPT y DALL-E de OpenAI, GitHub CoPilot, Bing Chat de Microsoft, Bard de Google, Midjourney, Stable Diffusion y Adobe Firefly. IBM y Red Hat trabajaron juntos para crear Red Hat® Ansible® Lightspeed with IBM watsonx Code Assistant, un servicio de IA generativa que permite a los desarrolladores generar contenido de Ansible con mayor eficiencia. Muchas otras empresas están experimentando con sus propios sistemas de inteligencia artificial generativa para automatizar las tareas de rutina y mejorar la eficiencia.
Cómo funciona la inteligencia artificial generativa?
Si se asombró por la coherencia de las conversaciones con ChatGPT o si alguna vez le proporcionó una descripción a Midjourney para que creara una imagen realista, ya sabe que la IA generativa parece magia. Pero ¿cuál es el truco para lograrlo?
Las aplicaciones de inteligencia artificial se basan en modelos de aprendizaje profundo que recrean los patrones obtenidos de una gran cantidad de datos de entrenamiento y que luego trabajan con los conocimientos adquiridos dentro de los parámetros establecidos por quienes los entrenaron para crear algo nuevo.
Los modelos de aprendizaje profundo no almacenan una copia de los datos de entrenamiento, sino una versión codificada de ellos, en la que están organizados por cercanía según su similitud. Esta representación puede decodificarse para generar datos nuevos y originales, pero con características similares.
El diseño de una aplicación de IA generativa personalizada implica el uso de un modelo y de ajustes, como el perfeccionamiento supervisado o una capa de datos específica para cada caso práctico.
En la actualidad, la mayoría de estas aplicaciones conocidas responden a las indicaciones de los usuarios: solo deben describir lo que desean en lenguaje natural, y obtendrán lo que solicitaron como por arte de magia.
Ejemplos de la inteligencia artificial generativa
Los avances de la IA generativa en la escritura y las imágenes acapararon los titulares de las noticias y la imaginación de la gente. A continuación, presentamos algunos de los primeros casos prácticos de esta tecnología que avanza rápidamente.
Escritura: incluso antes de que ChatGPT apareciera en todos los titulares (y comenzará a escribirlos por su cuenta), la inteligencia artificial generativa imita la escritura humana con gran eficiencia. Entre los primeros casos prácticos de este modelo se encuentran los programas de traducción de idiomas. Las herramientas actuales de inteligencia artificial generativa pueden responder a indicaciones que impliquen crear contenido de alta calidad sobre prácticamente cualquier tema y adaptarse a los distintos estilos y extensiones de escritura.
Generación de imágenes: las herramientas de imagen que utilizan esta tecnología pueden responder a las indicaciones con imágenes de alta calidad sobre incontables temas y en diversos estilos. Algunas de ellas, como el relleno generativo en Adobe Photoshop, permiten agregar elementos nuevos a trabajos actuales.
Generación de música y discurso: las herramientas de voz que utilizan inteligencia artificial pueden crear narraciones o cantos que simulen la voz humana a partir de grabaciones y textos escritos. Algunas también pueden generar música artificial a partir de indicaciones y muestras.
Generación de video: las técnicas de inteligencia artificial generativa se están probando en servicios nuevos para crear animaciones gráficas. Por ejemplo, algunos son capaces de hacer coincidir fragmentos de audio con imágenes estáticas de personas y generar expresiones faciales y movimientos de la boca para que parezca que están hablando.
Generación de código: algunas herramientas de inteligencia artificial generativa pueden generar código informático a partir de indicaciones escritas para ayudar a los desarrolladores de software que lo soliciten.
Aumento de datos: la IA generativa puede crear una gran cantidad de datos sintéticos cuando no se pueden utilizar datos reales o se prefiere no hacerlo. Por ejemplo, cuando se busca entrenar un modelo que comprenda los datos de salud sin incluir información personal. También sirven para convertir un grupo pequeño o incompleto de datos en un conjunto de datos sintéticos más amplio con fines de entrenamiento o prueba [1].
El impacto de la IA generativa en la medicina
La Inteligencia Artificial (IA) generativa ha revolucionado el campo de la medicina, proporcionando a los profesionales de la salud una herramienta poderosa para mejorar el diagnóstico, el tratamiento y la investigación científica. En este primer apartado, exploraremos qué es exactamente la IA generativa y cómo se ha aplicado hasta ahora en el ámbito médico.
Aplicaciones actuales en medicina
La IA generativa ha demostrado ser especialmente útil en el campo del diagnóstico médico. Los modelos generativos pueden analizar grandes cantidades de datos clínicos y científicos para identificar patrones y señales que pueden ayudar a los médicos a realizar diagnósticos más precisos. Por ejemplo, se ha utilizado IA generativa para identificar enfermedades raras y predecir el riesgo de complicaciones en ciertos pacientes.
Además del diagnóstico, la IA generativa también se ha aplicado en la investigación científica y el descubrimiento de medicamentos. Los modelos generativos pueden analizar grandes bases de datos de compuestos químicos para identificar posibles fármacos con propiedades terapéuticas. Esto acelera el proceso de descubrimiento y reduce la necesidad de ensayos en animales y pruebas clínicas costosas.
Perspectivas futuras
A medida que la tecnología de IA generativa continúa avanzando, se esperan avances aún más significativos en el campo de la medicina. Los investigadores están trabajando en la mejora de los modelos generativos para que puedan analizar y comprender el lenguaje médico de manera más precisa. Además, se espera que la IA generativa se utilice cada vez más en entornos clínicos reales, como consultas médicas y salas de operaciones.
Sin embargo, también es importante abordar los desafíos éticos y regulatorios que surgen con el uso de la IA generativa en medicina. Estos modelos deben ser entrenados con datos de Alta calidad y sin sesgos para garantizar resultados precisos y equitativos. Además, es necesario establecer políticas y regulaciones claras para proteger la privacidad de los pacientes y garantizar la transparencia en el uso de la IA generativa.
La IA generativa tiene el potencial de transformar la medicina al permitir diagnósticos más precisos, descubrimientos científicos más rápidos y tratamientos más efectivos. Sin embargo, es fundamental abordar los desafíos éticos y regulatorios para garantizar un uso responsable y ético de esta tecnología en beneficio de los pacientes y la sociedad en general [2].
[1] https://www.redhat.com/es/topics/ai/what-is-generative-ai
[2] https://www.toolify.ai/es/ai-news-es/el-impacto-de-la-ia-generativa-en-la-medicina-2053087
