1.5. ¿Qué nos aporta la IAG?
- Generación de contenido creativo:
- Se usa en la creación de arte generativo, diseño de productos y otros ámbitos donde se requiera la producción de contenido original.
- Puede crear contenido creativo como por ejemplo imágenes, texto, vídeo, música, etc.
- Aumento de datos de entrenamiento:
- En tareas de aprendizaje automático, la IAG puede utilizarse para aumentar conjuntos de datos de entrenamiento, de forma que se generan nuevas muestras que enriquecen la variedad y la complejidad de los datos disponibles para el modelo.
- Simulación de escenarios:
- Puede utilizarse para simular situaciones y entornos para entrenar modelos de IA, como en el caso de la IA por refuerzo, en que se necesita simular interacciones con el entorno.
- Estilo y transferencia de aprendizaje:
- Puede usarse para aplicar estilos visuales o características específicas de una clase de datos a otra, por ejemplo, para pedir que escriba un poema utilizando el estilo de un poeta concreto.
- Permite la transferencia de aprendizaje entre dominios, como por ejemplo para aplicar el estilo de una obra de arte a una fotografía.
- Creación de contenido personalizado:
- Puede generar contenido personalizado basado en las preferencias del usuario, por ejemplo, generar recomendaciones de productos personalizadas.
- Desarrollo de sistemas de diálogo y lenguaje natural:
- En el campo del procesamiento del lenguaje natural, contribuye a la creación de sistemas de diálogo más avanzados y a la generación de texto coherente y natural.
- Simulación en medicina:
- Puede utilizarse para simular datos médicos para la formación de modelos en el campo de la medicina y la salud.
- Diseño automático:
- Es utilizada en el diseño de productos, como por ejemplo la generación automática de diseños arquitectónicos, diseños gráficos, etc.
- Investigadores en inteligencia artificial:
- Se utiliza como herramienta para la investigación en otras áreas de IA, como por ejemplo la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial en general.
- Generadores de datos numéricos:
- Puede generar números o datos numéricos que sigan un cierto patrón o distribución.
- Generadores de realidad virtual (RV) y realidad aumentada (RA):
- Puede crear escenarios, objetos e interacciones virtuales en un entorno de realidad virtual o aumentada.
- Generadores de modelado 3D:
- Puede crear objetos o escenarios 3D en varias aplicaciones, como el diseño de videojuegos o la simulación.
En resumen, la inteligencia artificial generativa aporta una potente capacidad de crear contenido nuevo y único, y posee aplicaciones en varios sectores que van desde el arte y el diseño hasta la simulación de entornos y la mejora de modelos de IA.