IA generativa frente a otros tipos de IA

La inteligencia artificial consiste en una simulación de la inteligencia humana desarrollada por una máquina. A pesar de la mitología antigua y los siglos de intentos por crear máquinas que pudieran actuar como seres humanos, el primer ejemplo real de aprendizaje automático surgió en 1951, cuando un programa de damas de la Universidad de Mánchester aprendió a jugar lo suficientemente bien como para ganar a personas reales. Esa fue la primera forma de IA en el mundo de los juegos.

Hoy en día, la IA está por todas partes, sobre todo en nuestros teléfonos y aplicaciones móviles, donde se encarga de tareas habituales como el reconocimiento facial y de voz, el filtrado de correo no deseado, las sugerencias gramaticales y la traducción.

No existe un único tipo de IA que lo haga todo. Al igual que usamos distintos programas informáticos para el procesamiento de texto, la contabilidad y las composiciones digitales, existen varios tipos de IA que funcionan de manera diferente para lograr objetivos diferentes. Los tipos de IA que seguramente veas en tu día a día se clasifican en tres categorías básicas.

Este tipo de IA se encarga de tareas específicas y no aprende más allá de ellas. Algunos tipos de inteligencia artificial débil son el reconocimiento de imágenes, los procesadores de lenguaje natural y los generadores de imágenes. Siri, el Asistente de Google y Alexa son formas de IA débil. Pueden comprender comandos de voz y responder a ellos, pero no pueden darte diagnósticos médicos exactos.

Como su nombre indica, estas máquinas solo pueden reaccionar a estímulos, como el movimiento de una ficha de ajedrez en un tablero virtual. No crean memorias a las que puedan acceder en el futuro, como es el caso de las máquinas de IA de memoria limitada, pero son componentes útiles de la vida digital. Dos ejemplos de máquinas reactivas son los filtros de correo no deseado y los sistemas de recomendación que captan tu comportamiento y te sugieren lo que deberías ver a continuación o lo que te podría interesar comprar.

El paso del desarrollo de la IA que sigue a las máquinas reactivas es la IA de memoria limitada, que puede almacenar información, aprender de ella y utilizarla para ejecutar nuevas tareas. Este tipo de IA resulta útil para hacer predicciones y se usa para vaticinar futuras tendencias en cualquier ámbito, desde las finanzas hasta el tiempo. Se trata del tipo más común de IA que se usa en la actualidad, y aparece en chatbots y en coches autónomos.

Al igual que otros subgrupos de IA están creados para cuestiones concretas, la IA generativa abarca varios tipos de modelos diseñados para producir distintos tipos de contenido.

Puede que la generación de texto sea la forma de IA más comentada; los modelos de IA de los chatbots se han vuelto populares y aparecen en las noticias con frecuencia. La gente usa estos generadores de texto para todo tipo de cuestiones, desde la revisión hasta la redacción de encuestas y la programación.

Los generadores con IA como Adobe Firefly pueden convertir una indicación de texto en una imagen. Los equipos de creación de contenido y marketing, así como la comunidad de artistas, pueden usarlos de muchísimas formas. Los generadores de imágenes con IA, que se entrenan con cientos de millones de imágenes y pies de ilustraciones, permiten que cualquiera describa lo que quiere y generan una nueva imagen rápidamente a partir de esa descripción.

Tanto artistas como quienes se dedican al diseño pueden usar esta tecnología para hacer lluvias de ideas y probar nuevas formas de concebir su trabajo sin tener que dedicar horas a cada iteración. Los equipos de marketing y las personas que se encargan de crear contenido de manera independiente pueden producir preciosas imágenes rápidamente aunque no tengan experiencia.

Al igual que los generadores de imágenes se entrenan con enormes conjuntos de datos de imágenes, los generadores de música con IA se entrenan con música y metadatos. Pueden identificar patrones en los géneros musicales y el trabajo de artistas en particular, y crear música nueva a partir de esas características.

Este modelo de IA generativa combina las tres formas de generación de videos, sonido e imágenes. Se entrena con datos en formato de audio, video y texto, y ayuda a quienes producen videos a ahorrar tiempo de edición, al añadir subtítulos, cambiar el tamaño para adaptar los resultados a distintos formatos e incluso generar nuevo contenido en video a partir de indicaciones de texto.