Descripción: Un modelo generativo de red neuronal es un tipo de arquitectura de aprendizaje automático que se utiliza para aprender la distribución de un conjunto de datos y generar nuevas muestras que son coherentes con esa distribución. A diferencia de los modelos discriminativos, que se centran en clasificar datos existentes, los modelos generativos buscan entender cómo se generan los datos. Esto se logra a través de redes neuronales que pueden capturar patrones complejos y relaciones en los datos. Las características principales de estos modelos incluyen su capacidad para aprender representaciones de alta dimensión y su flexibilidad para generar datos en diversas modalidades, como imágenes, texto o audio. Su relevancia radica en su aplicación en tareas creativas y de síntesis, donde se requiere la generación de contenido nuevo y original, lo que los convierte en herramientas poderosas en campos como la inteligencia artificial, el arte digital y la simulación de datos. Estos modelos son fundamentales en la evolución de la inteligencia artificial, ya que permiten a las máquinas no solo analizar y clasificar información, sino también crear e innovar en base a lo aprendido.
Historia: Los modelos generativos de redes neuronales comenzaron a ganar atención en la década de 2010, con el desarrollo de arquitecturas como las Redes Generativas Antagónicas (GANs) introducidas por Ian Goodfellow y sus colegas en 2014. Este enfoque revolucionó la forma en que se podían generar imágenes y otros tipos de datos, permitiendo la creación de contenido visual de alta calidad. Desde entonces, se han desarrollado diversas variantes y mejoras de estos modelos, incluyendo Autoencoders Variacionales (VAEs) y modelos de difusión, ampliando su aplicabilidad en múltiples dominios.
Usos: Los modelos generativos de redes neuronales se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo la generación de imágenes, la síntesis de voz, la creación de texto y la simulación de datos. Son especialmente útiles en el arte digital, donde permiten a los artistas crear obras originales, y en la industria del entretenimiento, donde se pueden generar personajes y escenarios. También se utilizan en la investigación médica para simular datos de pacientes y en la mejora de la calidad de datos en conjuntos de entrenamiento.
Ejemplos: Un ejemplo notable de un modelo generativo de red neuronal es el uso de GANs para crear imágenes de rostros humanos que no existen en la realidad, como lo demuestra el proyecto ‘This Person Does Not Exist’. Otro ejemplo es el uso de VAEs en la generación de música y en la creación de nuevos diseños de productos en la industria del diseño.
