Estamos acostumbrados a que la inteligencia artificial rompa límites. Esta tecnología versátil, capaz de resolver problemas híper complejos y de predecir escenarios, de permitir avances notables en la ciencia y la salud, hoy está en camino de derribar una nueva barrera.

Gartner predice que este es el año de la “inteligencia artificial generativa”. La IA entraría así en un terreno netamente humano e históricamente ligado a la imaginación. El de la creación, el de la construcción de cosas desde la nada.

Es decir, la IA ya no se limitará a aprender de un conjunto de datos para arrojar un resultado, sino que, además, será capaz de generar artefactos y aplicaciones a partir del conocimiento adquirido. Sea una pieza de software hasta el desarrollo de un medicamento, pasando por un etcétera casi sin restricciones.

La misma Gartner asegura que la IA generativa -a la que colocó en la lista de doce tecnologías clave para 2022- representará el 10% de todos los datos producidos para 2025. Hoy apenas si alcanza el 1%.

En terrenos antagónicos

Desde hace ya un tiempo existe lo que se conoce como GAN (redes generativas antagónicas). Éstas permiten enfrentar dos redes neuronales sin intervención ni supervisión de forma que compitan en un juego sin fin de suma cero.

La primera de las redes, llamada “generadora”, es la que “inventa” las ideas. La segunda,  llamada “discriminadora”, verifica si el contenido emitido por la otra es veraz.

En la creación de una imagen, por ejemplo. Si el desafío es armar desde la nada el dibujo de un semáforo, los intentos de la primera red serán rebatidos por la segunda hasta tanto el resultado se aproxime efectivamente a la figura de un semáforo.

Al final, habrá una imagen de un semáforo que no existe en la realidad, es decir, que habrá sido creado desde cero por estas redes. Cada algoritmo, a su vez, mejora continuamente para “ganarle” al otro.

Aplicaciones generativas

¿Qué usos se le puede dar a la inteligencia artificial generativa? Uno de los terrenos más transitados es el de la ciberseguridad, tanto a favor como en contra de los intereses de las organizaciones.

Es que mientras las empresas tienen la oportunidad de aplicarla para construir modelos de protección que se adapten a las amenazas o incluso usuarios virtuales que inspeccionen las redes en busca de conflictos, los atacantes la pueden capitalizar para filtrarse y vulnerar los diferentes niveles de protección de maneras novedosas.

Otro campo de aplicación es la creación de datos sintéticos para entrenar sistemas de IA. De esta manera se evita el costo y el tiempo que las empresas necesitan para conseguir la cantidad de datos reales necesaria para lograr resultados efectivos.

En medicina, por ejemplo, será posible avanzar de manera más acelerada sobre la investigación de enfermedades de todo tipo, incluyendo las más extrañas, a partir del reconocimiento de imágenes reales más imágenes perfectamente realistas creadas por esta inteligencia.

Apenas algunos ejemplos de una tecnología que está dando sus primeros pasos pero que ya exhibe su potencial para romper las barreras establecidas.

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