Se caracteriza por la interacción de las RGAs (Redes Generativas Antagónicas) que generan contenido a partir del rápido análisis de datos y aplican métodos de aprendizaje automático para evaluar y mejorar este contenido. Podemos ver su alcance en la creación de código de software, diseño de campañas publicitarias, generación de textos e imágenes, optimización de servicio al cliente, entre otros.
La Inteligencia Artificial generativa va a ser capaz, sin ninguna duda, de mejorar los negocios. Esta nueva tecnología podrá incrementar y, por supuesto, optimizar tareas como la creación de código de software, acelerando los ciclos de I+D para el desarrollo de nuevos productos o desarrollar el marketing orientado al cliente.
¿Qué son las redes generativas antagónicas?
En los últimos años hemos oído hablar mucho sobre un tipo concreto de red neuronal, una inteligencia artificial cuyos resultados pueden ser sorprendentes. Las redes generativas antagónicas son dos redes neuronales opuestas que compiten entre sí para generar los datos que deseemos. Incluyen la creación de imágenes, vídeos de animación, texto etc. Son capaces de engañarnos mostrándonos personas como nosotros pero que, en realidad, no han existido nunca.
La inteligencia artificial ya es capaz de catalogar imágenes, reconocer objetos o incluso de diferenciar imágenes. Pero, hemos llegado a un punto en el que podemos coger el smartphone, hacer una foto a un árbol y que Google nos diga al instante a qué especie pertenece y toda su información gracias a Google Lens.
¿Cómo funcionan las redes generativas antagónicas?
Las redes generativas antagónicas funcionan gracias a dos redes neuronales. Estas dos redes son antagónicas porque compiten continuamente en un juego de suma cero. Para que se entienda mejor, podríamos decir que la ganancia o pérdida de una de las redes se compensa con la ganancia o pérdida de la otra.
Existen dos redes que se cubren las limitaciones mutuamente. Estas son:
Red generativa
Se encarga de crear las imágenes. Es la que se encarga del trabajo creativo. Se ve obligada a mejorar para conseguir engañar a la segunda red neuronal o que le apruebe la tarea.
Red discriminadora
Su trabajo es ser revisar las creaciones de la primera red y moderarla. Esta red es mucho más precisa que la primera ya que podríamos decir que a la inteligencia artificial se le da mejor retocar y reconocer imágenes que crearlas. Cada vez es más eficiente a la hora de reconocer todo tipo de imágenes.
En este sentido, la red discriminadora pasa por un proceso de entrenamiento para saber reconocer y analizar imágenes u objetos y definir si cada instancia de datos generados por la primera red pertenecen o no a ese conjunto de datos para el que ha sido entrenada. La red generativa puede realizar millones de pruebas hasta que la discriminadora acepta el resultado.
Pues bien, la minería de procesos, nuevas tecnologías de conectividad, IA generativa o hiperautomatización son algunas de las tecnologías que veremos desarrollarse en los próximos meses; pero, sin duda alguna, la Inteligencia Artificial regenerativa es una de las tecnologías que más va a dar que hablar este año.
