Datos e IA Generativa

Datos masivos

La gran cantidad de información producida por el humano es enorme. Según el sitio web Statista.com, se prevé que la creación de datos a nivel mundial para el 2028 crezca a más de 394 zettabytes. Es importante mencionarlo, se puede pensar que los resultados obtenidos en inteligencia artificial únicamente dependen de aspectos meramente computacionales o algorítmicos, sin embargo sin importar la complejidad de la arquitectura que se use para entrenar una red neuronal los datos son parte fundamental para que rinda frutos tal entrenamiento.

Datos como fuente de inteligencia

Gracias al aprendizaje profundo y otras áreas, es posible procesar grandes cantidades de datos como son texto, imágenes y videos. Algunos modelos son entrenados usando bases de datos de gran tamaño dando lugar a los conocidos LLM's.

Los modelos de inteligencia artificial generativa son capaces de generar texto, imagen y un gran variedad de contenido, permiten optimizar tiempo y creatividad gracias a dicha capacidad generativa.

Definiciones Clave

Se puede encontrar cierta dificultad para distinguir aprendizaje maquina e inteligencia artificial, de alguna forma se podrían confundir, a continuación se dan algunos definiciones que ayuden en la tarea de comprensión:

• Inteligencia artificial: Campo de las ciencias computacionales centrado en la creación de agentes inteligentes que razonen, aprendan y actúen de forma autónoma.
• Aprendizaje maquina: Sub-campo de la IA que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que permitan a la computadoras aprender de los datos.
• Aprendizaje profundo: Sistemas que mediante el uso de redes neuronales, compuestas de capas y modelos de aprendizaje maquina, aprenden de los datos de entrada.
• Modelos generativos: Tipo de aprendizaje maquina que generan nuevo contenido basados en patrones aprendidos de los datos de entrada.
• Modelos de lenguaje: Modelos estadísticos usados para predecir palabras en una secuencia de lenguaje natural. Suelen usar aprendizaje profundo y ser entrenados en conjuntos de datos grandes (LLMs).

Resumen y Conclusiones

La inteligencia artificial es versátil, las definiciones sirven para ubicarse un poco en el mundo de la inteligencia artificial, para poder llegar a comprender de forma más clara las grandes aplicaciones que tiene y como se relaciona con otras conocimientos similares.

Al explorar la relación entre los datos y la Inteligencia Artificial (IA), emergen desafíos importantes. Uno de ellos es asegurar el uso adecuado y el tratamiento responsable de la información.

• Dato personal: Cualquier información que permita identificar, directa o indirectamente, a una persona (ej. dirección).
• Metadatos: Datos sobre los datos, que pueden revelar información personal de forma indirecta (ej. ubicación en una foto).

Es fundamental reconocer el gran valor de los datos como herramienta poderosa para crear aplicaciones con un impacto social positivo, equilibrando su potencial con la responsabilidad ética y legal.