IA Generativa

La IA generativa (también conocida como Inteligencia Artificial generativa o red generativa adversarial) es una rama de los sistemas de Inteligencia Artificial que se utiliza para generar nuevos datos a partir de datos recogidos previamente. La IA generativa se utiliza para una amplia gama de tareas, como la síntesis del habla, la síntesis de imágenes/vídeos y el procesamiento del lenguaje natural.

Los modelos generativos de IA se entrenan utilizando ejemplos de datos recogidos previamente, como audio, texto o imágenes. Estos datos se utilizan para generar otros nuevos. Los nuevos datos se generan con una estructura general similar, pero no son una copia exacta de las entradas de entrenamiento. La IA generativa es un ejemplo de aprendizaje no supervisado, un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo utiliza datos anteriores para identificar patrones que luego pueden utilizarse para generar nuevos datos que sigan esos mismos patrones.

La IA generativa tiene muchos usos en programación informática y ciberseguridad. En la síntesis del habla, las máquinas pueden entrenarse para generar nuevos clips de sonido que suenen como voces humanas. En la síntesis de imágenes y vídeos, la IA generativa puede utilizarse para crear imágenes y vídeos de aspecto realista que no existen en la vida real. La IA generativa también se está aplicando al procesamiento del lenguaje natural, para generar conversaciones de texto de aspecto realista. Estas aplicaciones de la IA generativa pueden ayudar a obtener más datos para entrenar otros modelos.

La IA generativa está relacionada con otras tecnologías de IA, como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje profundo y el aprendizaje supervisado. Combinando estos diferentes tipos de IA se pueden crear modelos más potentes e inteligentes.

La IA generativa es un campo de la Inteligencia Artificial apasionante y en rápido desarrollo, que prepara el terreno para avances en muchas áreas de la programación informática y la ciberseguridad.