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 areas, 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.
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, es un campo de las ciencias computacionales centrado en la creación de agentes inteligentes que razonen, aprendan y actúen de forma autónoma.
Aprendizaje maquina, es un sub-campo de la IA que se enfoca en el desarrollo de algoritmos que permitan a la computadoras aprender de los datos.
Aprendizaje profundo, son sistemas que mediante el uso de redes neuronales, compuestas de capas y modelos de aprendizaje maquina, aprenden de los datos de entrada.
Modelos generativos, son un tipo de aprendizaje maquina que generan nuevo contenido basados en patrones aprendidos de los datos de entrada.
Modelos de lenguaje, son modelos estadísticos usados para predecir palabras en una secuencia de lenguaje natural. Suelen usar aprendizaje profundo y ser entrenados en conjuntos de datos grandes, siendo denominados modelos largos de lenguaje o LLM's por sus siglas en ingles.
Los modelos generativos suelen ser muy buenos generando datos que imitan la información usada para su entrenamiento. Son capaces de desempeñarse para una gran variedad de tareas como texto a texto, texto a imagen, texto a audio, texto a video texto a voz, voz a texto, imagen a texto, imagen a imagen, texto a código, video a audio.
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. Los datos parecen ser un tema poco relacionado, pero como ya se menciono son la fuente de inteligencia de los sistemas inteligentes artificiales, la cantidad producida en la actividad humana diaria es enorme y deja rastro por internet.
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. A nivel global, existen regulaciones, aunque a veces se echa en falta normativas más específicas a nivel nacional. Para fines prácticos, es recomendable consultar la legislación de cada país o adherirse a acuerdos internacionales relevantes.
Un concepto clave es el de "dato personal". Se entiende como dato personal cualquier información que permita identificar, directa o indirectamente, a una persona. Un ejemplo directo sería la dirección que aparece en nuestro documento de identidad. Pero existen también los "metadatos", datos sobre los datos, que pueden revelar información personal de forma indirecta. Por ejemplo, una fotografía puede contener datos de ubicación y fecha, e incluso información facial. Estos metadatos, aunque no parezcan identificativos por sí solos, pueden relacionar información con individuos de manera indirecta.
Teniendo esto en cuenta, es fundamental reconocer el gran valor de los datos. Son una herramienta poderosa para crear aplicaciones con un impacto social positivo. Sin embargo, debemos ser conscientes de la delicadeza que requiere su manejo. Un mal uso podría perjudicar a personas o vulnerar su privacidad. Por lo tanto, es esencial equilibrar el potencial de los datos con la responsabilidad ética y legal en su tratamiento.