La inteligencia artificial generativa ha revolucionado el campo de la ciencia de datos, permitiendo a los investigadores crear nuevos datos sintéticos que imitan fielmente los datos reales.
Desde la generación de imágenes realistas hasta la creación de textos coherentes, estas herramientas ofrecen un abanico de posibilidades inimaginables hace solo unos años. De hecho, fuera de los ámbitos científicos, universitarios y de empresa, este tipo de IAs ya se han convertido en un commodity que utilizan muchas personas en su día a día para múltiples actividades.
¿Qué pueden hacer las herramientas de IA generativa por los científicos de datos?
- Generación de datos sintéticos:
Crear conjuntos de datos artificiales que respeten las características de los datos originales, pero sin comprometer la privacidad de los individuos. Esto es especialmente útil en sectores como la salud y las finanzas, donde la privacidad de los datos es fundamental. - Mejora de modelos de machine learning:
Aumentar la cantidad y diversidad de los datos de entrenamiento, lo que permite desarrollar modelos más robustos y precisos. - Simulación de escenarios:
Crear entornos virtuales para probar y evaluar algoritmos en condiciones controladas, antes de desplegarlos en el mundo real. - Creación de contenido:
Generar textos, imágenes y otros tipos de contenido de forma automática, lo que puede ser útil para aplicaciones como chatbots, generación de informes y marketing de contenidos. - Detección de anomalías:
Identificar patrones inusuales en los datos que pueden indicar fraudes, errores o eventos excepcionales.
Herramientas clave y sus aplicaciones
- GANs (Redes Generativas Adversariales): Excelentes para generar imágenes realistas y datos sintéticos complejos.
- Modelos de lenguaje como GPT: Capaces de generar textos coherentes y creativos, y de realizar tareas como traducción automática y resumen de textos.
- Variational Autoencoders (VAEs): Útiles para generar datos latentes y comprimir información.
- Flow-based models: Ofrecen una forma eficiente de modelar distribuciones de probabilidad complejas.
Aplicaciones en diversos sectores
- Salud: Creación de datos sintéticos para entrenar modelos de diagnóstico y pronóstico, sin comprometer la privacidad de los pacientes.
- Finanzas: Detección de fraudes, generación de escenarios económicos y creación de productos financieros personalizados.
- Marketing: Generación de contenido personalizado, segmentación de clientes y optimización de campañas publicitarias.
- Diseño: Creación de nuevos diseños, generación de ideas y personalización de productos.
El campo de la IA generativa está en constante evolución, y se espera que en los próximos años veamos avances aún más impresionantes.
Las herramientas de IA generativa tienen el potencial de transformar la forma en que trabajamos y vivimos, y los científicos de datos están en una posición privilegiada para aprovechar al máximo estas nuevas tecnologías.
Los descubrimientos en inteligencia artificial y machine learning que nos quedan por ver van a ser increíbles y van a cambiar la cultura, el arte, las relaciones sociales y el mercado de una manera como no hemos visto nunca antes. Además de que va a suponer un salto tecnológico para la humanidad como nunca antes se había visto.
¿Estamos preparados?
Lo dudo.
Tipos de IAs generativas y cómo elegirlas
No todas las IAs son iguales, no todas se especializan el el mismo tipo de labor y no deberían ser usadas de la misma manera.
| Tipo de IA | Fortalezas | Aplicaciones |
|---|---|---|
| Redes generativas adversariales (GANs) | Dos redes neuronales (informáticas), una con la función de generar y crear datos realistas y la otra con la función de discriminar los datos reales de los datos ficticios. El entrenamiento adversarial entrena los modelos procesando datos proporcionados por ambas redes de forma continua proporcionando resultados estables entre ambas. | Generación de imágenes: rostros, paisajes, objetos. Generación de textos: poemas, código de programación, scripts. Generación de vídeo: tanto realista como animado. Generación de música: composición. Farmacopea: generación de moléculas con propiedades terapéuticas potenciales. |
| Autocodificadores variacionales (VAEs) | Se centra en crear una representación significativa de los datos. Codificar datos de entrada en un espacio de menor dimensión. Aprender una distribución de probabilidad. Construir muestras generando nuevos puntos de datos. | Compresión eficiente de imágenes y su transmisión. Detección de anomalías en una serie de puntos de datos. Reducción dimensional comprimiendo datos de gran volumen. Análisis de texto generando resúmenes concisos. |
| Modelos autoregresivos | Generate data point by point, conditioned on previously generated pointsUse recurrent neural networks (RNNs) or transformers to capture long-term dependenciesCan be computationally expensive for long sequences | Text generation: realistic and coherent text sequencesMusic generation: generating music that follows genre and styleTime series forecasting: predicting future values of a time seriesImage inpainting: filling in missing parts of an image |
| Modelos de difusión | Reduce o incluso elimina el ruido de un grupo de datos generados artificialmente hasta convertirlos en datos realistas a través de arquitecturas U-Net con conexiones puenteadas que preservan la información. Son más estables y fáciles de entrenar que las GANs pero más lentas en su ejecución. | Generación de imágenes de alta calidad. Generación de texto coherente y gramaticalmente correcto. Generación de audio: sonido realista, vocal y música. Eliminación de ruido en imágenes y audio. |
| Modelos basados en flujos | Transforma distribuciones simples de datos en otras más complejas usando transformaciones invertidas. Aprende los mejores parámetros de aplicación para un grupo de datos y un algoritmo concreto. Altamente eficientes pero de ejecución lenta. | Generación de imágenes realistas. Estimación de la densidad en modelados de probabilidad en una distribución de datos. Reducción dimensional, ayudando a comprimir grandes volúmenes de datos. Detección de anomalías en puntos de datos inusuales. |
Comparación de los modelos de IAs generativas
| Valor | GANs | VAEs | Autoregressive models | Diffusion models | Flow-based models |
|---|---|---|---|---|---|
| Datos | Imágenes Textos Audio | Imágenes, Textos, Datos continuos | Imágenes Textos Datos secuenciales | Imágenes Textos | Images, continuous data |
| Objetivos | Generación de nuevos datos con alto nivel de realismo | Codificación y descodificación, así como aprendizaje auotmático | Generación de secuencias y conversiones texto-imagen. | Generación de imagen, edición y eliminación de ruido | Generación de imagen condicionadas |
| Calidad | Alta fidelidad y diversidad | Imágenes borrosas y menos realista | Nitidez de imagen y alta resolución | Alta fidelidad y diversidad | Alta fidelidad graduable y controlable |
| Control | Limitado | Moderado | Alto | Moderado | Alto |
| Complejidad | Alta | Moderada | Alta | Moderada | Alta |
| Interpretabilidad | Baja | Moderada | Alta | Moderada | Baja |
Los últimos 4 parámetros tienen estos significados:
- Control en IA Generativa
- Se refiere a la capacidad de guiar y dirigir el proceso de generación, asegurando que los resultados se ajusten a las necesidades y restricciones establecidas.
- Es esencial para evitar generar contenido inapropiado, sesgado o que vaya en contra de los valores éticos.
- Ejemplos:
- La habilidad de diseñar prompts (instrucciones) precisos para obtener resultados específicos.
- Implementar mecanismos para evitar la generación de contenido dañino o ofensivo.
- Calidad en IA Generativa
- Se refiere a la precisión, coherencia y relevancia de los resultados generados.
- Una alta calidad es crucial para que la IA generativa sea útil en aplicaciones del mundo real.
- Ejemplos:
- Utilizar métricas para medir la coherencia, la fluidez y la relevancia del texto generado artificialmente.
- Generar datos de alta calidad asegura que los modelos sean entrenados con datos precisos y diversos.
- Complejidad en IA Generativa
- Se refiere a la capacidad de generar contenido diverso y complejo, que requiera un alto nivel de comprensión y creatividad.
- Una mayor complejidad permite a la IA generar resultados más innovadores y sorprendentes.
- Ejemplos:
- Modelos de lenguaje grandes que pueden generar textos largos y coherentes sobre una amplia variedad de temas.
- Generación de imágenes realistas: Crear imágenes fotorealistas o artísticas a partir de descripciones textuales.
- Interpretabilidad en IA Generativa
- Se refiere a la capacidad de entender cómo un modelo de IA generativa llega a una determinada salida.
- La interpretabilidad es crucial para la confianza en los resultados y para identificar y mitigar posibles sesgos.
- Ejemplos:
- Mostrar qué partes de la entrada influyen más en la salida.
- Proporcionar una explicación legible para las decisiones tomadas por el modelo.