La inteligencia artificial (IA) generativa es un tipo de IA que produce contenido. Ayuda a mejorar tu creatividad, a ser más productivo y a aumentar tu conocimiento. Funciona a través de un modelo de aprendizaje automático. Este modelo se entrena viendo patrones gracias a un proceso de observación. Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) son vitales en esta tecnología. Usan palabras como base de aprendizaje y pueden crear respuestas únicas.
Ideas clave:
- La IA generativa es una forma de inteligencia artificial que ayuda a crear contenido, impulsando la creatividad y la productividad.
- Los modelos de aprendizaje automático, como la IA generativa, se entrenan observando y reconociendo patrones.
- Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) son fundamentales para la IA generativa, utilizando palabras como principal fuente de datos de entrenamiento.
- Las experiencias basadas en LLMs permiten predecir palabras y generar respuestas creativas.
- Google desarrolla principios éticos para el uso de la IA, enfocándose en áreas como la sostenibilidad y la innovación sanitaria.
¿Qué es la IA generativa de Google?
La IA generativa es parte de un tipo de aprendizaje automático. No piensa ni siente como lo hacemos los humanos. Pero es excelente para ver patrones. Al principio, la inteligencia artificial se usaba solo para entender y sugerir información.
Ahora, también nos ayuda a hacer arte, crear música o escribir código.
Definición de la IA generativa
La IA generativa es un modelo informático donde máquinas aprenden a crear. Aprenden por sí mismas al ver muchos ejemplos. Por ejemplo, necesitarán millones de fotos de zapatillas para saber qué es una zapatilla.
A medida que ven más, entienden las características de estas fotos. Poco a poco, comienzan a crear nuevas imágenes por sí solas.
Cómo funciona la IA generativa
La IA generativa y los modelos de lenguaje de gran tamaño son cercanos. Los modelos de lenguaje usan texto como información principal. Ya que han leído mucho texto, pueden crear texto nuevo.
Usan lo que han leído para hacer nuevas composiciones. De esta manera, pueden ser muy creativos.
Cómo utilizar la IA generativa de Google
Google puede ayudarte creativamente. Por ejemplo, te da ideas para escribir una precuela de tu película favorita. La IA generativa maneja cuestiones complejas, como “¿El huevo o la gallina?”.
Lluvia de ideas creativas
Pide a Google que piense por ti. Puede sugerir un título para tu cuento o decirte qué especie es un animal en una foto.
Hacer preguntas desafiantes
Google responde preguntas difíciles. Por ejemplo, puede opinar sobre si nació primero el huevo o la gallina.
Recibir ayuda adicional
Google también puede darte una mano con tu creatividad. Desde encontrar nombre para tu cuento hasta identificar animales en fotos.
Limitaciones y errores de la IA generativa
La IA generativa a menudo inventa respuestas que parecen reales pero no lo son. Esto se llama “alucinaciones”. Puede ser bueno para crear, pero malo si engaña con información falsa.
Alucinaciones o invenciones
El gran reto para la IA generativa es cuando crea algo sin base en la realidad. Esto se conoce como “alucinaciones” o invenciones. Ocurre cuando trata de ser creativa pero no verifica la información.
Malinterpretaciones del lenguaje
Esta IA generativa a veces no entiende bien lo que le preguntan. Entonces, puede dar información equivocada. Por ejemplo, hablar de la lengua y referirse a un idioma.
Evaluación crítica de las respuestas
Es clave cuestionar las respuestas de IA generativa siempre. Además, debemos verificar la información con otras fuentes. Así, evitamos difundir errores y usamos bien la tecnología.
Precauciones al utilizar código generado por IA
Google está probando sus herramientas de código generativo. Por eso, los usuarios deben ser cuidadosos. Es bueno revisar bien el código. Buscar errores y comprobar si es seguro.
Además, es importante cumplir las reglas sobre licencias de software. Así, estamos seguros de estar haciendo las cosas bien.
Principios de Google para el desarrollo de la IA
Google apuesta por la inteligencia artificial (IA) para mejorar la sociedad. Se centra en luchar contra el cambio climático.
Apoyar iniciativas contra el cambio climático
Usa la IA para reducir las paradas en el tráfico. Esto reduce las emisiones de los autos. Y así, ayuda a combatir el cambio climático.
Las soluciones de IA mejoran el flujo vial. Esto disminuye el impacto en el medio ambiente.
Predecir y monitorizar desastres naturales
En el tema de desastres, Google adelanta eventos como inundaciones en 20 países. También rastrea incendios en tiempo real. Son acciones que ayudan a prepararse y responder mejor en emergencias.
Apoyar innovaciones sanitarias
Además, la IA de Google apoya la salud mundial. Facilita el diagnóstico de la tuberculosis. Y ayuda a detectar temprano el cáncer de mama.
Estas herramientas pueden mejorar la vida de muchas personas. Están dirigidas a innovaciones en la salud.
Google AI Overviews
Google Cloud tiene tanto recursos físicos como máquinas y unidades de disco como virtuales, incluyendo máquinas virtuales (VMs). Estos aparecen en centros de datos de todo el mundo. Aquí se crean los productos y servicios de Google AI.
Regiones y zonas
Cada centro de datos se localiza en una región. Una región es un conjunto de zonas independientes. Esto ayuda con redundancia en casos de fallas y reduce latencia para usuarios de los servicios de Google Cloud.
Proyectos de Google Cloud
Para usar recursos en Google Cloud, debes tener un proyecto. Este proyecto organiza lo que construyes. Incluye ajustes, permisos y detalles adicionales para tus aplicaciones.
Interacción con los servicios de Google Cloud
Los servicios de Google Cloud se pueden usar de diferentes maneras. Hay la Consola de Google Cloud, la CLI de gcloud, y también bibliotecas cliente. Estos ayudan a gestionar y usar los recursos eficazmente.
Consola de Google Cloud
La Consola es una herramienta con un diseño amigable. Se accede desde la web. Ayuda a manejar proyectos y recursos de Google Cloud fácil y visualmente. Con ella, puedes crear y seguir servicios y aplicaciones.
Interfaz de línea de comandos
Con la CLI de gcloud, los usuarios pueden trabajar directamente desde la terminal. Se pueden instalar la CLI o usar Cloud Shell en el navegador. Esto simplifica mucho el desarrollo y manejo de recursos de Google Cloud.
Bibliotecas cliente
Para los desarrolladores, Google Cloud ofrece bibliotecas cliente. Estas son para varios lenguajes de programación. Incluyen herramientas útiles para la autenticación y autorización. Facilitan mucho la creación y gestión de recursos.
Precios de Google Cloud
Para ver los precios de Google Cloud, visita la lista de precios. Puedes usar la calculadora de precios para tener una idea de cuánto te costará usar Google Cloud para tus proyectos.
No te cobrarán por transferir datos a Google Cloud. Los costos para enviar datos de una máquina virtual a otra dependen de varios factores. Esto incluye el lugar y la dirección IP que uses.
Además, mover datos desde tu máquina virtual a servicios Google en la misma zona no cuesta nada. Pero el precio varía según el servicio al que quieras enviar los datos.
Siempre ten en cuenta que, normalmente, usas el nivel Premium para las transferencias. A partir de febrero 2024, los precios podrían cambiar. En algunos casos, quizás quieras usar el nivel Estándar. Este se paga por cantidad de datos trasladados.
Las direcciones IP dentro de Google Cloud no tienen costo. Ahora bien, el precio de las externas depende de si se están usando y del tipo que sean.
| Tipo de transferencia de datos | Detalles | Precio |
|---|---|---|
| Transferencia de datos entrantes | No se aplican cargos | Gratuito |
| Transferencia de datos de VM a VM | Varía según ubicación y dirección IP | Consultar lista de precios |
| Transferencia de datos entre regiones | Varía según ubicación de origen y destino | Consultar lista de precios |
| Transferencia de datos a productos de Google | No hay cargos desde una VM de Google Cloud | Gratuito |
| Transferencia de datos de VM a servicios de Google | Varía según el tipo de servicio | Consultar lista de precios |
| Nivel de transferencia de datos | El nivel Premium es el predeterminado, con posibles cambios de precio a partir del 1/2/2024 | Consultar lista de precios |
| Precios del nivel Estándar | Calculados por GiB entregado, sin límites del nivel Siempre gratuito | Consultar lista de precios |
| Direcciones IP internas | No se aplican cargos por estáticas o efímeras | Gratuito |
| Direcciones IP externas | Varían según si están en uso o sin usar, y si son estáticas o efímeras | Consultar lista de precios |
Google Cloud tiene opciones de precios para todos. Algunos servicios son gratis. Otros tienen costos que cambian según tu uso. Para más detalles, revisa la lista de precios y la calculadora de precios.
Explicaciones de IA en AI Platform Prediction
Las atribuciones de atributos muestran cuánto influye cada parte del modelo en las predicciones para un caso. Al pedir explicaciones, se ven las predicciones con la información de cada atributo.
Ventajas y casos prácticos
Estas explicaciones son útiles para arreglar y mejorar modelos. Ayudan a entender mejor cómo funciona un modelo.
Limitaciones conceptuales
A veces no está claro si un error viene del modelo o los datos. Esta técnica también puede ser atacada, similar a cómo los modelos complicados enfrentan desafíos.
Métodos de atribución de atributos
La IA ofrece tres métodos clave para atribuir características: Shapley con muestreo, gradientes integrados y XRAI. Cada uno es útil para ciertos tipos de análisis y escenarios.
Shapley con muestreo
Shapley con muestreo es muy útil. Usa un enfoque de muestreo para calcular valores de Shapley. Esto es importante en modelos no diferenciables, como ensambles de árboles y redes neuronales. Es bueno en clasificación y regresión con datos tabulares.
Gradientes integrados
Los gradientes integrados calculan cómo cambia el resultado con cada atributo. Promedian estos cambios y los multiplican con la entrada original. Es perfecto para modelos que sí pueden diferenciarse, como redes neuronales. Especialmente eficaz en clasificación y regresión.
XRAI (eXplanation with Ranked Area Integrals)
Por último, XRAI realza los gradientes integrados para entender mejor imágenes. Es ideal para modelos que trabajan con fotos. Destaca qué partes de la imagen influyen más en la predicción.
Estos métodos se basan en teoría de juegos. Ayudan a entender cómo y por qué los atributos afectan las predicciones. Así los investigadores y desarrolladores pueden mejorar los modelos.
Conceptos básicos sobre los métodos
Los métodos de atribución usan la teoría de juegos para asignar crédito. Asigna a cada característica el mérito por la predicción. Esto ayuda a entender cómo cada parte del modelo influye en el resultado.
El método de Shapley con muestreo estima los valores de Shapley con muestras. Mientras tanto, el método de gradientes integrados mira cómo cambia la predicción según cada característica. Y el método XRAI mezcla estos enfoques. Ayuda a ver qué parte de una imagen afecta más a cierta predicción.
Usar estos métodos ayuda a saber qué es importante en un modelo de aprendizaje automático. Es útil para arreglar errores, mejorar y entender mejor cómo funciona.
Conclusión
La IA generativa de Google aún está creciendo. Puede mejorar tu creatividad, productividad y conocimientos. Pero necesita ser usada con cuidado, analizando sus resultados y siendo consciente de sus fallas.
Google ha establecido principios clave para el desarrollo de la IA. Se enfocan en la sostenibilidad y en mejorar la salud. Esto muestra su compromiso con el buen uso de esta tecnología.
Conocer los servicios que ofrece Google Cloud y cómo usarlos es muy importante. Te permite utilizar al máximo la IA generativa. Google busca siempre mejorar, escuchando las opiniones de sus usuarios para ofrecer una mejor experiencia al buscar en su plataforma.
Es crucial avanzar con precaución a medida que la IA evoluciona. Debemos disfrutar de sus ventajas cuidando los aspectos éticos y de privacidad. Google trabaja para que la IA beneficie a todos, apoyando un internet variado y próspero.
