Las tecnologías de automatización e Inteligencia Artificial tienen como objetivo hacer la vida más sencilla eliminando, en un primer momento, la realización de tareas rutinarias por parte de seres humanos. Pero, además de los trabajos repetitivos, ya son capaces de producir arte, imágenes o textos creativos.
Con tan solo iniciar un texto con unas pocas líneas y copiando el juego del cadáver exquisito que tanto usaban los artistas surrealistas, la herramienta GPT-3, es capaz de continuar un relato, pero de forma coherente, lo que diferencia a la tecnología del subconsciente de los autores que inventaron el juego.
Es lo que se llama IAG, Inteligencia Artificial General, que va más allá del puro automatismo actual para aprender a comprender situaciones de forma intelectual, como lo haría el cerebro humano.
Se trata de un algoritmo creado por OpenAI (la organización que cuenta con Elon Musk o el fundador de LinkedIn entre otros en sus filas) con 175.000 millones de parámetros y 500.000 millones de vocablos que es capaz de predecir la siguiente palabra para conseguir un texto natural. Como ejemplo práctico, el periódico británico The Guardian alimentó a la herramienta para generar un texto completo que publicó en el periódico el pasado mes de septiembre de 2020.
Con el mismo objetivo, OpenAI (que era una organización sin ánimo de lucro hasta el año pasado), ha actualizado también Dall-e, una herramienta que genera imágenes a partir de textos, con lo que ya no será necesario esperar a que el águila cace a una liebre o a que se produzca una aurora boreal de alta intensidad si necesitamos urgentemente una fotografía: cualquier imagen que tengamos en la mente la podemos tener también delante de nuestra pantalla en pocos segundos.
En Dall-e existen 12.000 millones de parámetros entrenados para generar imágenes a través de descripciones de texto, incluyendo imágenes antropomórficas de animales u objetos, combinación de conceptos imposibles o incluso transformando imágenes existentes. Tan solo es necesario escribir qué buscamos y la herramienta lo genera automáticamente. Y desde este pasado mes de abril, con Dall-e 2, cualquier usuario puede utilizar un editor para modificar a su gusto cualquier imagen, añadiendo conceptos, atributos o incluso estilos.
Ejemplos reales
Nos podríamos llevar las manos a la cabeza, pero es un procedimiento similar al que ha ocurrido con la impresión 3D y que ha popularizado la construcción de elementos antes imposibles sin un proceso productivo estándar o incluso la fabricación de productos en zonas a las que era muy difícil de llegar logísticamente.
En definitiva, de la misma manera que precisamente con la impresión 3D no han desaparecido las fábricas ni las cadenas de montaje, con estas aplicaciones las empresas no van a prescindir de programadores, escritores o fotógrafos porque aunque generan respuestas coherentes, los resultados no tienen por qué tener sentido –no atienden aún a contextos- y, eso, aún, sólo lo consigue el cerebro humano.
Sin embargo, la evolución natural de estas herramientas augura que sean capaces de reconocer si lo que generan es práctico y útil o no en poco tiempo por lo que debemos estar preparados para ello. Y el futuro que se nos presenta por delante es muy positivo: este tipo de tecnologías podría apoyar el trabajo de desarrolladores y diseñadores en muchos aspectos, podrán mejorar los procesos productivos, facilitando tareas y reduciendo los tiempos a la hora de conseguir elementos concretos y necesarios que, por procedimientos habituales, tardarían mucho tiempo en producirse.
