Inteligencia Artificial Generativa o IA Generativa
La Inteligencia Artificial Generativa es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en crear contenido nuevo que no existía antes, como texto, imágenes, música, código, video, entre otros, a partir de patrones aprendidos de grandes cantidades de datos.
En lugar de solo analizar o clasificar datos (como lo hacen muchas otras formas de IA), la IA generativa puede imaginar o generar contenido, como si fuera creativa.
Uno de los ejemplos más conocidos de IA generativa es ChatGPT
Este modelo es capaz de generar texto coherente y natural en respuesta a preguntas o instrucciones humanas. Se utiliza en una gran variedad de contextos: desde asistentes virtuales y tutores educativos hasta redactores automáticos de correos, artículos o incluso guiones para cine. Su capacidad se basa en haber sido entrenado con enormes cantidades de texto, lo que le permite generar respuestas que imitan el estilo y el contenido del lenguaje humano.
Otro ejemplo destacado es DALL-E
Este modelo genera imágenes a partir de descripciones escritas, como por ejemplo “una jirafa con gafas de sol”. La IA analiza la descripción textual y produce una imagen visual que representa esa idea, combinando conceptos de manera creativa. Herramientas similares como Midjourney o Stable Diffusion también permiten a los usuarios crear arte digital o imágenes realistas a partir de simples instrucciones en lenguaje natural.
En el ámbito musical, IA como AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) o Amper Music generan composiciones originales en distintos estilos y géneros. Estas herramientas se usan tanto por aficionados como por profesionales para crear bandas sonoras, música para videojuegos o contenido multimedia sin necesidad de tener conocimientos musicales avanzados.
En el mundo del código, modelos como GitHub Copilot, desarrollado por GitHub y OpenAI, ayudan a los programadores a escribir software. Esta IA sugiere líneas de código, completa funciones o incluso genera programas completos a partir de descripciones breves. Es un asistente que aprende de millones de líneas de código y puede adaptarse al estilo de programación del usuario.
La IA generativa también ha comenzado a incursionar en el video
Proyectos como Runway Gen-2 permiten generar clips de video a partir de texto o imágenes, lo que abre nuevas posibilidades en el cine, la publicidad y los medios digitales. Aunque esta tecnología aún está en desarrollo, promete transformar la forma en que se produce contenido audiovisual.
A continuación te vamos a explicar como funciona ChatGPT y DALL-E:
ChatGPT
Es un modelo de lenguaje basado en la arquitectura Transformer, más específicamente una variante del modelo GPT (Generative Pretrained Transformer). Su funcionamiento puede dividirse en tres etapas principales:
- Preentrenamiento:
En esta etapa, el modelo se entrena con enormes cantidades de texto provenientes de internet (libros, artículos, foros, páginas web, etc.). El objetivo no es que aprenda información específica, sino que comprenda los patrones del lenguaje, como la gramática, el estilo, la estructura lógica de ideas, el significado de palabras en distintos contextos, etc.
Técnicamente, el modelo predice la siguiente palabra en una frase dada una secuencia de palabras anteriores. Este aprendizaje se realiza con un mecanismo llamado atención que permite al modelo “concentrarse” en las partes más relevantes del texto de entrada. - Ajuste fino (Fine-tuning):
Después del preentrenamiento, se realiza una fase de ajuste fino con ejemplos cuidadosamente seleccionados, diseñados para enseñarle tareas útiles como responder preguntas, seguir instrucciones, mantener una conversación coherente, evitar sesgos, etc. Aquí ya no se entrena con texto general de la web, sino con datos más específicos y curados. - Aprendizaje reforzado con retroalimentación humana (RLHF):
Finalmente, se emplea una técnica llamada Reinforcement Learning from Human Feedback. Los entrenadores humanos evalúan múltiples respuestas que el modelo genera para una misma instrucción, y el modelo aprende a dar prioridad a las mejores respuestas. Este proceso ayuda a que las respuestas sean más útiles, seguras y alineadas con las intenciones del usuario.
En resumen, ChatGPT genera texto palabra por palabra, como si “adivinara” cuál es la más probable palabra que viene después en un contexto, pero gracias a su entrenamiento masivo, lo hace con una coherencia y fluidez impresionantes.
DALL·E
También es un modelo basado en la arquitectura Transformer, pero entrenado para generar imágenes en lugar de texto. Su objetivo es traducir descripciones en lenguaje natural (texto) a contenido visual coherente. El funcionamiento se puede resumir así:
- Entrenamiento multimodal (texto + imagen):
DALL-E se entrena con pares de datos que incluyen una imagen y su correspondiente descripción textual. Por ejemplo, un texto como “una silla en forma de aguacate” junto a una imagen creada por humanos que representa esa idea.
Con muchos ejemplos, el modelo aprende cómo se relacionan palabras, conceptos y estilos con patrones visuales. - Codificación y decodificación:
El texto de entrada se transforma en una representación matemática mediante un codificador de texto (como GPT). Luego, un decodificador de imágenes toma esa representación y genera una imagen píxel por píxel, o en versiones más modernas, usando bloques o parches de imagen (tokens visuales). - Espacio latente y difusión:
DALL-E 2 y versiones más recientes utilizan un proceso llamado difusión, que consiste en comenzar con ruido visual aleatorio e ir refinándolo progresivamente hasta obtener una imagen clara. Esta técnica es más eficiente y permite mayor calidad y realismo.
El modelo guía ese proceso de “limpieza del ruido” basándose en la interpretación del texto proporcionado.
El resultado es una imagen original que visualiza el contenido textual, aunque sea completamente inventado, como “una jirafa tomando café en la luna al estilo Van Gogh”.
Diferencias claves entre ChatGPT y DALL-E:
| Característica | ChatGPT | DALL·E |
|---|---|---|
| Tipo de salida | Texto | Imágenes |
| Datos de entrenamiento | Corpus textual (libros, web) | Texto + imágenes pareadas |
| Modelo base | GPT (Transformer de texto) | CLIP + Transformer de imagen/difusión |
| Aplicación | Conversación, redacción, ayuda | Arte, diseño, generación visual |
