Inteligencia artificial multimodal y la revolución de los modelos de lenguaje.
Introducción.
Los modelos de lenguaje son sistemas computacionales que aprenden a producir o comprender el lenguaje natural a partir de grandes cantidades de datos textuales. En los últimos años, se ha producido una revolución en este campo, gracias al desarrollo de modelos de lenguaje profundos, basados en redes neuronales artificiales, que pueden capturar la complejidad y la riqueza del lenguaje humano. Estos modelos han demostrado una capacidad sorprendente para la generación de texto coherentes, creativos y relevantes para una gran variedad de dominios y tareas, como la traducción automática, la síntesis de resúmenes, la escritura de artículos, la generación de diálogos, la respuesta a preguntas y la creación de ficción, entre otras.
Sin embargo, el lenguaje no es la única forma de comunicación humana, ni la única fuente de información disponible. Los seres humanos también usamos otras modalidades, como las imágenes, los sonidos, los gestos, las expresiones faciales y el tacto, para transmitir y recibir mensajes, emociones, conocimientos y experiencias. Por eso, la inteligencia artificial multimodal (IAM) se propone desarrollar sistemas que puedan integrar y procesar múltiples modalidades de información, tanto para generar como para comprender contenidos más ricos y variados. La IAM es un campo interdisciplinario que combina técnicas de procesamiento de lenguaje natural, visión por computador, procesamiento de señales, aprendizaje automático y cognición humana.
En este artículo, se presenta un panorama de los avances y desafíos de la generación de texto y de la integración de múltiples modalidades de información, con el objetivo de mostrar cómo la revolución de los modelos de lenguaje y la inteligencia artificial multimodal pueden contribuir a crear sistemas más inteligentes, creativos y humanos.
Generación de texto.
La generación de texto es la tarea de producir texto a partir de una entrada no lingüística, como datos estructurados, imágenes, sonidos o una combinación de ellos. La generación de texto tiene múltiples aplicaciones, como la creación de informes, resúmenes, descripciones, narraciones, subtítulos, guiones, poemas, canciones, etc. La generación de texto también puede ser parte de un sistema más complejo, como un asistente virtual, un chatbot, un tutor inteligente o un agente conversacional.
La generación de texto se puede dividir en tres etapas: la planificación del contenido, la estructuración del texto y la realización lingüística. La planificación del contenido consiste en seleccionar y organizar la información que se quiere comunicar, de acuerdo con el propósito, el público y el contexto del texto. La estructuración del texto consiste en definir la forma y el orden de las unidades textuales, como los párrafos, las oraciones y las cláusulas, que componen el texto. La realización lingüística consiste en elegir las palabras, las formas gramaticales y los signos de puntuación adecuados para expresar el contenido y la estructura del texto.
Tradicionalmente, la generación de texto se ha basado en métodos simbólicos, que usan reglas y plantillas predefinidas para construir el texto a partir de la entrada. Estos métodos tienen la ventaja de ser precisos y controlables, pero también tienen limitaciones, como la rigidez, la falta de generalización y la necesidad de un gran esfuerzo manual para definir las reglas y las plantillas. Por eso, en los últimos años, se han desarrollado métodos basados en aprendizaje automático, que usan modelos estadísticos o neuronales para aprender a generar el texto a partir de ejemplos de entrada y salida. Estos métodos tienen la ventaja de ser flexibles, adaptables y escalables, pero también tienen desafíos, como la coherencia, la relevancia, la originalidad y la evaluación del texto generado.
¿En qué consiste la IAM?.
La inteligencia artificial multimodal (IAM) es el campo que se ocupa de desarrollar sistemas que puedan integrar y procesar múltiples modalidades de información, como el texto, las imágenes, los sonidos, los gestos, las expresiones faciales y el tacto. La IAM tiene múltiples aplicaciones, como la búsqueda de información, el reconocimiento de emociones, la generación de contenidos, la interacción humano-computador, la educación, el entretenimiento, la salud, la seguridad y la accesibilidad, entre otras.
La IAM se puede clasificar en tres tipos de tareas: la fusión multimodal, la traducción multimodal y la generación multimodal. La fusión multimodal consiste en combinar información de diferentes modalidades para producir una representación común o una salida unimodal. Por ejemplo, la fusión de texto e imágenes para producir una etiqueta o una descripción textual. La traducción multimodal consiste en transformar información de una modalidad a otra. Por ejemplo, la traducción de texto a imágenes o de imágenes a sonidos. La generación multimodal consiste en producir información de varias modalidades a partir de una entrada unimodal o multimodal. Por ejemplo, la generación de texto e imágenes a partir de una palabra o de un sonido.
La IAM se basa en técnicas de aprendizaje automático, especialmente de aprendizaje profundo, que usan redes neuronales artificiales para aprender a procesar y generar información multimodal. Estas redes pueden tener diferentes arquitecturas, como las redes convolucionales, las redes recurrentes, las redes generativas adversariales, las redes de atención, las redes de memoria y las redes de grafos, entre otras. Estas redes pueden aprender a extraer características, a alinear, a fusionar, a traducir y a generar información de diferentes modalidades, de forma supervisada, no supervisada o semi-supervisada.
Conclusiones.
La revolución de los modelos de lenguaje y la inteligencia artificial multimodal ha abierto nuevas posibilidades y desafíos para la generación y la comprensión de contenidos más ricos y variados. Los sistemas que pueden integrar y procesar múltiples modalidades de información pueden ofrecer una experiencia más natural, interactiva y humana a los usuarios, así como una mayor accesibilidad, creatividad y diversidad. Sin embargo, estos sistemas también plantean cuestiones éticas, sociales y culturales, como la veracidad, la calidad, la responsabilidad, la privacidad, la seguridad, la equidad y la inclusión de la información generada y procesada. Por eso, es necesario seguir investigando y desarrollando métodos y herramientas que permitan evaluar, mejorar y regular el uso y el impacto de estos sistemas en la sociedad.
Sergio Rojas Cuervo
Responsable de seguridad ,información e implantación de proyectos Cloud en VS Sistemas
