La inteligencia artificial generativa ( IA ) es una inteligencia artificial capaz de generar texto, imágenes u otros medios. [1] [2] Los modelos de IA generativa aprenden los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento de entrada y luego generan nuevos datos que tienen características similares. [3] [4]
A principios de la década de 2020, los avances en las redes neuronales profundas basadas en transformadores permitieron una serie de sistemas de IA generativos notables. Estos incluyen chatbots de modelo de lenguaje grande como ChatGPT , Bing Chat , Bard y LLaMA , y sistemas de arte de inteligencia artificial de texto a imagen como Stable Diffusion , Midjourney y DALL-E . [5] [6] [7]
La IA generativa tiene usos en una amplia gama de industrias, que incluyen el arte, la escritura, el desarrollo de software, el diseño de productos, la atención médica, las finanzas, los juegos, el marketing y la moda. [8] [9] [10]La inversión en IA generativa aumentó a principios de la década de 2020, con grandes empresas como Microsoft, Google y Baidu, así como numerosas empresas más pequeñas que desarrollan modelos de IA generativa. [1] [11] [12] Sin embargo, también existen preocupaciones sobre el posible uso indebido de la IA generativa, incluido el delito cibernético o la creación de noticias falsas o deepfakes que pueden usarse para engañar o manipular a las personas. [13]
La disciplina académica de la inteligencia artificial se fundó en un taller de investigación en Dartmouth College en 1956 y ha experimentado varias oleadas de avance y optimismo en las décadas posteriores. [14] Desde su fundación, los investigadores en el campo han planteado argumentos filosóficos y éticos sobre la naturaleza de la mente humana y las consecuencias de crear seres artificiales con inteligencia similar a la humana; estos temas han sido explorados previamente por el mito , la ficción y la filosofía desde la antigüedad. [15] Estos conceptos de arte automatizado se remontan al menos a los autómatas de la antigua civilización griega., donde se describió que inventores como Dédalo y Héroe de Alejandría diseñaron máquinas capaces de escribir texto, generar sonidos y reproducir música. [16] [17]
Desde la fundación de AI en la década de 1950, los artistas e investigadores han utilizado la inteligencia artificial generativa para crear nuevas obras. A principios de la década de 1970, Harold Cohen estaba creando y exhibiendo obras creadas por AARON , el programa de computadora que Cohen creó para generar pinturas. [18]
El campo del aprendizaje automático a menudo utiliza modelos estadísticos , incluidos modelos generativos , para modelar y predecir datos. A partir de finales de la década de 2000, el surgimiento del aprendizaje profundo impulsó el progreso y la investigación en la clasificación de imágenes , el reconocimiento de voz , el procesamiento del lenguaje natural y otras tareas. Las redes neuronales en esta época se entrenaban típicamente como modelos discriminativos , debido a la dificultad del modelado generativo. [19]