El investigador Héctor Gabriel Acosta Mesa, del Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial (IIIA) de la Universidad Veracruzana (UV), impartió el 20 de agosto en Xalapa la conferencia “Inteligencia Artificial Generativa” a estudiantes del Doctorado de Innovación en Educación Superior.
Alberto Ramírez Martinell, académico de ese posgrado y del Centro de Investigación e Innovación en Educación Superior (CIIES), presentó al ponente y recordó que Xalapa fue una de las cunas de la inteligencia artificial en México.
La huella de Xalapa en el desarrollo de la IA
Ramírez Martinell señaló que la convergencia entre el Laboratorio Nacional de Informática Avanzada y las facultades vinculadas con la informática y la computación de la UV impulsó proyectos pioneros desde la década de los noventa.
Ese proyecto visionario derivó en la formación de especialistas mediante la Maestría en Inteligencia Artificial y, más tarde, en el doctorado y en el actual IIIA.
Acosta Mesa pertenece a la primera generación de esa maestría. Es doctor en Inteligencia Artificial por la Universidad de Sheffield, profesor del IIIA y miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores.
Qué es la IA generativa
Durante su exposición, Acosta Mesa explicó que la inteligencia artificial es un sistema digital capaz de procesar y analizar información del entorno para actuar con cierto grado de autonomía.
Señaló que la disciplina tiene dos grandes aproximaciones: la IA simbólica o clásica, basada en símbolos, reglas y lógica matemática, y la IA conexionista, sustentada en modelos numéricos inspirados en las redes neuronales.
Los primeros sistemas buscaban reproducir capacidades humanas mediante reglas explícitas. En juegos de mesa, por ejemplo, construían árboles de búsqueda para determinar las mejores jugadas.
Ese enfoque mostró límites ante problemas del mundo real, donde hay incertidumbre, múltiples posibilidades y condiciones no previsibles con un conjunto limitado de reglas.
Ante esas dificultades, el aprendizaje automático ganó relevancia porque permite que las máquinas aprendan a partir de ejemplos.
Acosta Mesa agregó que las redes neuronales artificiales son uno de los pilares actuales de la IA y que la concatenación de múltiples capas crea modelos de aprendizaje profundo capaces de procesar grandes cantidades de información.
Para ilustrar el funcionamiento, usó el reconocimiento de imágenes: una imagen se representa como una matriz de píxeles y, para una máquina, como un conjunto de valores numéricos.
Con la capacidad de cómputo actual, la IA puede analizar, procesar y generar imágenes.
Factores del auge de la IA generativa
El investigador atribuyó el desarrollo de los actuales sistemas de IA generativa a la combinación de varios elementos:
- redes neuronales artificiales
- aprendizaje automático
- grandes volúmenes de datos
- capacidad de cómputo
Fuente original: Universidad Veracruzana