IA generativa: inteligencia artificial que renueva el contenido antiguo de una manera diferente

La nueva era de la tecnología que se avecina está lista para traernos una tecnología que no solo puede observar el patrón subyacente de los contenidos antiguos, sino que también puede producir nuevos contenidos similares a su base pero diferentes en la interfaz.
La "IA generativa" es esa tecnología que permite a las computadoras comprender el patrón subyacente asociado con una entrada y luego generar material comparable basado en ese patrón.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es un algoritmo de inteligencia artificial que permite la creación de nuevo material creíble a partir de contenido existente, como texto, grabaciones de audio o fotografías. Para decirlo de otra manera, permite a las computadoras abstraer el patrón subyacente asociado con la entrada y luego lo usa para generar material similar.

Para crear contenido nuevo utilizando texto existente, archivos de audio o imágenes, se utilizan varias técnicas, que son:

Redes antagónicas generativas (GAN) :

Las GAN son modelos generativos en los que dos redes neuronales, un generador y un discriminador, se enfrentan entre sí. El generador, también conocido como red generativa, es una red neuronal que genera nuevos datos o contenido similar a los datos de origen. El discriminador, también conocido como red discriminativa, es una red neuronal que distingue entre la fuente y los datos generados.

Ambas redes neuronales se entrenan en ciclos alternos, con el generador aprendiendo a producir datos más realistas y el discriminador aprendiendo a distinguir entre datos falsos y reales.

Como una relación entre un ladrón y un policía, ambos aprendiendo por su cuenta nuevas formas de implementar sus deberes. El ladrón intenta descubrir nuevas formas de robar cosas y al oficial en paralelo para reducir los actos de robo. Cada uno de ellos mejora gradualmente al otro lado como resultado de sus esfuerzos.

Transformadores :

Los transformadores son un tipo particular de arquitectura de red neuronal. En resumen, las redes neuronales son una herramienta poderosa para evaluar tipos de datos complejos, como fotos, videos, audio y texto.

En palabras simples, incluso pueden replicar o incluso reescribir patrones escritos a mano por humanos.

Los transformadores como GPT-3, LaMDA y Wu-Dao replican la atención cognitiva al medir la relevancia de los datos de entrada de diferentes maneras. Se les enseña a reconocer el idioma o la imagen, realizar algunas tareas de clasificación y generar textos o imágenes a partir de grandes conjuntos de datos.

Codificadores automáticos variacionales :

El codificador convierte los datos en código comprimido, que el decodificador decodifica y reproduce los datos originales.
Esta representación comprimida almacena la distribución de datos de entrada en una representación dimensional considerablemente reducida si se elige y entrena correctamente.

Implementación y aplicaciones de IA Generativa

Reproducción de fotografías reales:

La IA generativa puede reproducir réplicas del mundo real con algunas variaciones en las fotografías. Cualquier cosa que sea una imagen se puede replicar en una base similar pero se ve diferente de la original según la entrada que proporcionamos.

Pueden hacer dígitos que parecen estar escritos a mano y rostros que se asemejan a personas reales.

Tero Karras demostró la producción de imágenes realistas de rostros humanos en su trabajo "Crecimiento progresivo de GAN para mejorar la calidad, la estabilidad y la variación", publicado en 2017. Las generaciones de rostros se han educado en ejemplos famosos, lo que significa que algunos rostros tienen ciertas características de celebridades. y así parecer familiar.

Reconversión de Imágenes

En el mundo del entretenimiento : cuando se activa con la impresión 3D, CRISPR y otras tecnologías, la IA generativa también se puede utilizar para crear productos desde cero.

La tecnología deep fake se utiliza para localizar (doblar y filtrar) material mientras se distribuye por todo el mundo. La voz del artista/actor original puede combinarse con una sincronización de labios usando síntesis facial y clonación de voz.https://www.youtube.com/embed/QiiSAvKJIHo?feature=oembed

Ventajas y Beneficios

La IA generativa tiene numerosas ventajas, incluida la capacidad de garantizar el desarrollo de resultados de mayor calidad mediante el autoaprendizaje de cada conjunto de datos.
-Mover los peligros de un proyecto a un nivel inferior
-Reforzar los modelos de aprendizaje automático para hacerlos menos sesgados
-Predicción profunda sin necesidad de sensores
-Uso de deepfakes para habilitar la localización y regionalización de contenido
-Permitir que los robots comprendan conceptos más abstractos tanto en la simulación como en la vida real.

que es beneficioso en

• Protección de identidad: las personas que no deseen revelar sus identidades cuando se entrevistan o trabajan pueden usar avatares de IA generativa para ocultar sus identidades.
• Control de robótica: el modelado generativo ayuda a reforzar los modelos de aprendizaje automático para comprender conceptos más abstractos en la simulación y en el mundo real.
• Atención médica: la IA generativa permite la detección temprana de malicia potencial y el desarrollo de terapias efectivas. Las GAN, por ejemplo, calculan varios ángulos de una imagen de rayos X para visualizar la expansión potencial del tumor.

algunos desafíos

• Seguridad: algunas personas pueden usar la IA generativa por motivos nefastos, como defraudar a otros.
• Sobreestimación de capacidades: para realizar tareas, los algoritmos generativos de IA requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento. Las GAN, por otro lado, no pueden generar imágenes o frases completamente nuevas. Simplemente juntan lo que saben de diferentes maneras.
• Resultados inesperados: es difícil controlar el comportamiento de algunos modelos de IA generativa, como las GAN. Se comportan de forma errática y proporcionan un resultado inesperado.
• Privacidad de datos: la privacidad de datos a nivel individual es un problema en las aplicaciones relacionadas con la salud.