IA y ML

¿Cuál es la diferencia entre IA generativa e IA adaptativa?

Tabla de contenido ocultar 1 La palabra de moda principal: ¿Cómo puede beneficiarle la IA generativa? 2 A continuación se muestran algunos ejemplos de cuán generativo...

Escrito por Ashok Kumar · Lectura de 6 min >
IA para usar la emoción

La inteligencia artificial (IA) tiene un historial de revolucionar los mundos corporativo y tecnológico. Con la ayuda de este avance tecnológico, las empresas pueden automatizar trabajos, aumentar la productividad y mejorar la experiencia de los clientes. La IA generativa, que se basa en reglas preprogramadas y datos estructurados, fue su producto de moda más reciente. Ha sido el área principal del desarrollo de la IA durante meses, remodelando las organizaciones internacionales de izquierda y derecha. 

Los expertos actuales creen que la introducción de la IA adaptativa será el último paso necesario para avanzar en el entorno digital actual. La inteligencia artificial generativa (GAI) puede ser algo que ya conozca si está familiarizado con los fundamentos de la IA. Por otro lado, es posible que usted no conozca tan bien la inteligencia artificial general (AGI), otro tipo de IA. Aunque tienen un sonido parecido, no son exactamente iguales. Y no, no es sólo porque las letras de sus siglas están invertidas. Entonces, ¿qué hace que los dos sean diferentes?

La palabra de moda principal: ¿Cómo puede beneficiarle la IA generativa?

La rama de la informática conocida como “IA generativa” tiene como objetivo crear algoritmos no supervisados ​​y semisupervisados ​​que puedan generar contenido nuevo, como texto, audio, video, gráficos y código, a partir de datos preexistentes. Implica utilizar técnicas generadas por computadora para producir objetos únicos y genuinos. Esta área de la inteligencia artificial se centra en el desarrollo de algoritmos que produzcan nuevos datos. Es un subconjunto del aprendizaje automático. Los modelos generativos tienen numerosas aplicaciones, que van desde las artes visuales y escénicas hasta los robots y la visión por computadora. En el contexto de la IA, el término “generativo” alude a la capacidad de estos modelos de crear nuevos datos en lugar de limitarse a reconocerlos. Por ejemplo, se puede entrenar un modelo generativo para producir imágenes que se parezcan a rostros utilizando características específicas como entradas, como el número de ojos o el color del cabello.

En el futuro, las máquinas podrán escribir, codificar, crear y crear arte con resultados convincentes y en ocasiones incluso sobrehumanos gracias a una nueva categoría de software masivo. modelos de lenguaje. Un área muy prometedora de la inteligencia artificial que tiene el potencial de hacer avanzar significativamente a la sociedad es la IA generativa. Nos permitirá crear computadoras que puedan manejar problemas que son más que complicados para los algoritmos tradicionales.

Al comparar la IA generativa y adaptativa, algunos avances se destacan porque pueden ayudar a la sociedad de muchas maneras, incluso descubriendo respuestas a problemas urgentes y mejorando las experiencias de los clientes mediante la producción de nuevos tipos de arte y entretenimiento.

A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo la IA generativa puede mejorar nuestras vidas:

El resultado es de una calidad excepcional, ya que se crea mediante autoaprendizaje a partir de una variedad de fuentes de datos, como la combinación de datos de Wikipedia y decenas de miles de otros sitios web para crear una frase con reglas gramaticales complejas sin ninguna programación previa.

Mediante el uso algoritmos Para producir diseños personalizados para determinadas tareas, la IA generativa reduce los riesgos del proyecto. Permite a los equipos de diseño producir numerosas iteraciones de un edificio o estructura y evaluarlas para determinar cuál produce los mejores resultados.

No necesita ningún dato de entrenamiento preexistente, también mejora máquina de aprendizaje precisión del modelo mediante el uso de modelos menos sesgados. En cambio, crea su propia formación en función de la información.

Como la IA generativa puede aprender sobre su entorno sin la ayuda de sensores u otras fuentes de datos externas, se puede eliminar la necesidad de sensores. 

En aplicaciones como reconocimiento facialPara la clasificación y segmentación de imágenes, se puede utilizar la inteligencia artificial (IA) generativa, ya que tiene la capacidad de aprender de la experiencia y de otras fuentes y crear ideas novedosas por sí sola.

Además, dado que la IA generativa puede aprender de ejemplos y utilizar esa información para generar cosas nuevas, los robots y las computadoras pueden comprender mejor las teorías abstractas en contextos simulados y del mundo real.

¿Por qué las empresas deberían adoptar la IA adaptativa?

Una especie de sistema de inteligencia artificial que puede modificar su propio código en respuesta a cambios del mundo real que no se esperaban en el momento de su construcción es la IA adaptativa, nuestro próximo contendiente en la discusión entre la IA generativa y la IA adaptativa. Las organizaciones que utilizan IA adaptativa pueden reaccionar rápida y exitosamente a las interrupciones al incluir adaptación y resiliencia en su arquitectura. A la luz de las recientes crisis sanitaria y climática, la flexibilidad y la adaptación se han vuelto cruciales, según Erick Brethenoux, distinguido vicepresidente analista de Gartner.

Los sistemas de IA adaptativa son más resistentes a los cambios porque reentrenan constantemente los modelos o emplean técnicas alternativas para aprender y modificar tanto durante el tiempo de ejecución como durante el desarrollo. Para 2026, según El pronóstico de Gartner, las empresas que utilizan técnicas de ingeniería de IA para crear y gestionar sistemas de IA adaptativos tendrían una ventaja del 25% sobre sus rivales en términos de tasa y volumen de puesta en funcionamiento de modelos de IA.

Para permitir que los sistemas modifiquen sus procesos de aprendizaje y comportamientos para adaptarse a escenarios cambiantes del mundo real mientras están en uso, la IA adaptativa combina metodologías de diseño basadas en agentes y enfoques de aprendizaje por refuerzo. La IA adaptativa produce soluciones mejores y más rápidas al aprender de experiencias previas humanas y de máquinas, así como del entorno en tiempo real.

Al igual que un tutor privado, el programa adapta la experiencia educativa del estudiante eligiendo qué enseñar, cuándo realizar pruebas y cómo medir el progreso. Emitir juicios es un proceso esencial pero complejo para cualquier empresa que requiera una mayor independencia de los sistemas de inteligencia de decisiones. Sin embargo, para agregar IA adaptativa, será necesario rediseñar los procesos de toma de decisiones, lo cual es una consideración importante al comparar la IA generativa y adaptativa. 

¿Dónde vemos la IA adaptativa en funcionamiento?

Como resultado, las estructuras de procesos existentes pueden sufrir cambios importantes y las partes interesadas del negocio deben garantizar que la IA se utilice de manera ética y de acuerdo con la ley. Las personas de las divisiones de negocios, TI y soporte deben trabajar juntas para adoptar sistemas de IA adaptativos. Esto implica encontrar posibles casos de uso, aprender sobre la tecnología y evaluar cómo afectará el abastecimiento y la asignación de recursos. Los equipos de ingeniería de software, los equipos de análisis y datos y las partes interesadas del negocio deben colaborar estrechamente para crear estas soluciones. Para construir y ejecutar estos sistemas de IA adaptativos, la ingeniería de IA es esencial. A medida que la tecnología se desarrolla, el uso de la IA en los negocios se vuelve cada vez más común y se prevé que en el futuro será una práctica estándar. Se prevé que las plataformas industriales en la nube albergarán la primera implementación de la IA en las empresas.

# Plataformas para nubes comerciales

Para expandirse, las empresas deben realizar inversiones en la realización de valor inalámbrico, ingeniería de plataformas y plataformas industriales en la nube. Para 2027, las empresas utilizarán plataformas en la nube para más de la mitad de sus actividades comerciales, según Gartner, y comenzarán a generar mayores ganancias en 2023. Además, se espera que los equipos de ingeniería de plataformas estén presentes en el 80% de las empresas de ingeniería de software. para 2026, mejorando la entrega de software y la gestión del ciclo de vida a través de portales internos de autoservicio.

# Tecnologías sostenibles

En 2023, las empresas tendrán que encontrar un equilibrio entre abordar las principales preocupaciones de los inversores sobre las ganancias y las ventas y su enfoque en la sostenibilidad. Los ejecutivos de empresas son cada vez más conscientes de su obligación de utilizar la tecnología para promover objetivos medioambientales. El desarrollo de la IA continúa apoyando la sostenibilidad organizacional y la tecnología sostenible se está convirtiendo en un foco principal. El objetivo debería ser hacer que la tecnología sea “sostenible por defecto”, teniendo en cuenta sus efectos sobre el medio ambiente y las generaciones futuras.

# Sistema inmunológico electrónico

Los líderes deberían concentrarse en la inmunidad digital, los datos observables y la inteligencia artificial para maximizar sus negocios en 2023. A “sistema inmunitario digital”puede reducir los riesgos de TI y aumentar el valor corporativo al tiempo que mejora la estabilidad del sistema y minimiza el tiempo de inactividad. Los datos observables son útiles para gestionar sistemas de TI y monitorear cambios, como registros, seguimientos y métricas. Ofrece datos útiles para la toma de decisiones y debería desempeñar un papel importante en la estrategia general de TI.

# Superaplicaciones

La llegada de las “súper aplicaciones”, en opinión de un experto en tecnología, es una de las tendencias tecnológicas más importantes para los innovadores. Una súper aplicación es una plataforma multifuncional que combina las ventajas de una aplicación, una plataforma y un ecosistema digital para impulsar la eficiencia empresarial y reemplazar muchas aplicaciones. Ofrece una ventanilla única para bienes y servicios y permite a los usuarios acceder a miniaplicaciones desde plataformas independientes. Según se informa, más del 50% de la población mundial utilizará súper aplicaciones para 2027.

Diferencia entre IA generativa e IA adaptativa

Tabla comparativa que destaca las principales diferencias entre la IA generativa y la IA adaptativa:

#IA generativaIA adaptativa
ObjetivoCrea contenido nuevo y original.Adaptar y mejorar el comportamiento basándose en la retroalimentación.
CursosAprende patrones y estructuras dentro de los datos de entrenamiento.Aprende de nuevos datos y ajusta el comportamiento
SalidaGenera contenido nuevo similar a los datos de entrenamiento.Toma decisiones o predicciones basadas en comentarios.
FocusCreatividad y generación de resultados.Aprendiendo de las interacciones y la adaptación
TécnicasRedes generativas de confrontación, VAE, redes de creencias profundas, etc.Aprendizaje por refuerzo, aprendizaje online, etc.
AplicacionesGeneración de imágenes, composición musical, generación de texto, etc.Toma de decisiones dinámica, sistemas adaptativos, etc.
EjemploGenerar imágenes realistas a partir de un conjunto determinado de imágenes.Ajustar un sistema de recomendaciones basado en los comentarios de los usuarios
Diferencia entre IA generativa e IA adaptativa

IA generativa (ejemplo: generación de dígitos escritos a mano mediante codificadores automáticos variacionales):

pythonCopy code
import numpy as np
import tensorflow as tf

# Define and train a variational autoencoder model on MNIST dataset
# ...

# Generate new digits using the trained model
latent_dim = 10
random_latent_vectors = np.random.normal(size=(10, latent_dim))
generated_digits = model.decoder.predict(random_latent_vectors)

IA adaptativa (ejemplo: creación de un sistema de recomendación mediante filtrado colaborativo):

pythonCopy codeimport pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# Load user-item ratings data
ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv')

# Split data into train and test sets
train_data, test_data = train_test_split(ratings_data, test_size=0.2)

# Compute user-item similarity matrix
user_item_matrix = train_data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0)
item_item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T)

# Make recommendations for a specific user
user_id = 100
user_ratings = user_item_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1)
item_scores = np.dot(user_ratings, item_item_similarity) / np.sum(np.abs(item_item_similarity))
recommended_items = item_scores.argsort()[0][::-1][:5]

Hay dos subcampos distintos de la inteligencia artificial: la IA generativa y la IA adaptativa.

Los sistemas de IA que generan contenido nuevo, como escritura, gráficos o música, basándose en datos recopilados previamente se denominan sistemas de IA generativa. Crea datos nuevos desde el principio utilizando algoritmos de aprendizaje profundo, que pueden aplicarse a diversas tareas, incluida la creación de fotografías realistas o música nueva. Por otro lado, la IA adaptativa se refiere a sistemas de IA que aprenden y se adaptan a condiciones cambiantes. Estos sistemas son apropiados para su uso en contextos dinámicos donde los datos y las condiciones cambian continuamente. Pueden modificar su comportamiento en tiempo real en función de información o comentarios nuevos. Los sistemas con IA adaptativa incluyen motores de recomendación, vehículos autónomos y programas de mantenimiento preventivo.

La IA generativa genera nuevos datos, mientras que la IA adaptativa modifica su comportamiento en respuesta a circunstancias cambiantes. Juntos, estos dos paradigmas de IA nos ayudan a construir un mundo que sea más inteligente, eficiente y receptivo a nuestros deseos y preferencias únicos. En última instancia, la integración de sistemas adaptativos abrirá la puerta a la creatividad. estrategias de negocios, lo que dará como resultado nuevos modelos de negocio, bienes y canales que acabarán con los silos en la toma de decisiones. A diferencia de los sistemas de IA convencionales, la IA adaptativa puede modificar su propio código para tener en cuenta cambios en el mundo real que no se anticiparon ni se conocieron en el momento en que se desarrolló el código por primera vez. Las organizaciones que incluyen de esta manera la adaptación y la resiliencia en sus diseños pueden responder a las crisis con mayor rapidez y éxito.

Escrito por Ashok Kumar
Director ejecutivo, fundador y director de marketing de Make An App Like. Soy escritor en OutlookIndia.com, KhaleejTimes, DeccanHerald. Contáctame para publicar tu contenido. Mi Perfil

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