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Autor | Jaime Ramos
En un lapso muy breve de tiempo, el concepto de inteligencia artificial generativa ha inundado los medios de comunicación y las redes prometiendo una revolución, sobre todo, en lo que se refiere a generación de contenidos, desde académicos y funcionales, hasta creativos y artísticos. Aunque es su parte más visible, las implicaciones de su desarrollo son más profundas. ¿Cómo puede afectar a las ciudades?
¿Qué es la inteligencia artificial generativa?
La inteligencia artificial generativa es un campo de la inteligencia artificial concentrado en la producción de contenido bajo unos criterios y parámetros únicos. Gracias a que están construidas sobre una base de aprendizaje automatizado, constituyen figuras digitales autónomas, plásticas y evolutivas que aprenden por sí solas, pueden entrenarse y auto-perfeccionar sus respuestas.
Entre los referentes actuales más reconocidos de inteligencia artificial generativas encontramos a ChatGPT, Bing AI, Dall-E o Midjourney, motores de contenido capaces de emular en segundos siglos de esfuerzo artístico humano en la creación de contenido textual, imágenes, música o vídeo original.
¿Cómo se desarrollan los modelos de inteligencia artificial generativa?
Definido de forma sencilla, se estructuran en torno a algoritmos que, al introducírseles una serie de inputs o prompts, generan un output a la carta. Para ello, se apoyan en la metodología conocida como deep learning.
Estos algoritmos de aprendizaje automatizado han escalado el complejo y platónico camino de dar con sistemas de redes neuronales capaces de asimilar modelos representativos humanos y "hacerlos suyos". Si el machine learning opera bajo criterios humanos impuestos, el deep learning consigue que las IA generativas se independicen de la necesidad de que un humano le dé instrucciones externas sobre cómo realizar su tarea.
IA Generativas artísticas y generadores de imágenes: cómo funcionan
El ejemplo perfecto de esto lo encontramos en los ya populares generadores automáticos de imágenes. Estos descomponen la información previa que les damos, sus elementos básicos, procesan los patrones utilizados en su creación y son capaces de aplicar de forma autónoma un sinfín de nuevas fórmulas para reformular el resultado.
Midjourney o Dall-E funcionan de un modo muy sencillo. El usuario sugiere a un bot una serie de palabras que cumplen la función de prompt. En función de esto, la IA primero codifica la información. Tras esto, la procesa para determinar las características de la petición y decodifica el mensaje creando imágenes nuevas.
IA generativas y ciudades inteligentes
Estas tendencias ya han empezado a variar el modo en que se entiende el arte, con implicaciones directas en los circuitos profesionales de las grandes ciudades. Aparte de esto, las aproximaciones a las implicaciones urbanas son más bien teóricas, pero prometedoras.
El potencial que introducen estas herramientas generativas resulta esperanzador porque podrían complementar el trabajo de planificadores e ingenieros en las ciudades.
Beneficios y limitaciones urbanas de la IA generativas
Por ejemplo, a la hora de proyectar espacios públicos, zonas verdes o redes de transporte, cuentan con el potencial de asumir una toma de decisiones basada en el análisis empírico gracias a una ingente cantidad de información que tiene en cuenta factores de toda índole: desde la calidad del suelo hasta algunos más complejos y cualitativos, como los efectos en las comunidades.
Este informe de investigadores estadounidenses pone de relieve lo mucho que se puede ganar al desarrollar modelos urbanos más creativos y sofisticados, con algoritmos que lleven la eficiencia energética a un nuevo nivel, o nuevas herramientas de interacción entre las IA y los planificadores. "Ofrecen una solución para crear espacios inclusivos, resilientes y sostenibles", concluyen.
Al mismo tiempo, resulta necesario reforzar el marco legal y de transparencia para las IA generativas se maduren de forma equilibrada en las ciudades y nos aseguremos los frutos de su potencial.
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