Ai text svenska
Hoy en día, la inteligencia artificial desempeña un papel en la vida de miles de millones de personas. A veces desapercibida, pero a menudo con profundas consecuencias, transforma nuestras sociedades y desafía lo que significa ser humano.
Contribuye a frenar el impacto económico de la crisis a través de plataformas digitales. También ayuda a los investigadores a procesar enormes cantidades de datos en la carrera por encontrar una vacuna o un tratamiento. La IA ha participado en la contención de la propagación del virus mediante tecnologías de prueba, seguimiento y localización. Sin embargo, a medida que las personas van dando acceso a sus datos, el uso de la IA durante esta pandemia ha reabierto las preocupaciones sobre la privacidad, la protección de datos y el uso de los datos más allá de las necesidades del rastreo del virus.
Se espera que la IA genere casi 4 billones de dólares en valor añadido para 2022. Para 2030, se espera que las ganancias económicas sean mayores en China y Norteamérica, que representan el 70 % del impacto económico mundial de la IA. La IA tiene una dinámica de «el ganador se lo lleva todo» que es necesario regular: la concentración de la IA en manos de unos pocos países de renta alta probablemente dejará muy atrás a los países en desarrollo. Estos últimos no se beneficiarán o se beneficiarán muy poco de las tecnologías de IA y carecerán de la propiedad de dichas tecnologías.
Ai text generator svenska
DALL-E es una versión de 12.000 millones de parámetros de GPT-3 entrenada para generar imágenes a partir de descripciones de texto, utilizando un conjunto de datos de pares texto-imagen. Hemos comprobado que posee diversas capacidades, como crear versiones antropomorfizadas de animales y objetos, combinar conceptos no relacionados de forma plausible, renderizar texto y aplicar transformaciones a imágenes existentes.
GPT-3 demostró que el lenguaje puede utilizarse para dar instrucciones a una gran red neuronal para que realice diversas tareas de generación de texto. La GPT de imagen demostró que el mismo tipo de red neuronal también puede utilizarse para generar imágenes con gran fidelidad. Ampliamos estos hallazgos para demostrar que la manipulación de conceptos visuales a través del lenguaje está ahora al alcance de la mano.
Al igual que GPT-3, DALL-E es un modelo de lenguaje transformador. Recibe el texto y la imagen como un único flujo de datos que contiene hasta 1.280 tokens, y se entrena utilizando la máxima probabilidad para generar todos los tokens, uno tras otro[1]. Este procedimiento de entrenamiento permite a DALL-E no sólo generar una imagen desde cero, sino también regenerar cualquier región rectangular de una imagen existente que se extienda hasta la esquina inferior derecha, de forma coherente con el texto.
Generador de texto Ai
A medida que la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) siguen evolucionando, la generación automática de textos se está convirtiendo en una herramienta cada vez más realista y potente. Esta tecnología tiene el potencial de transformar una amplia gama de sectores, desde la atención al cliente al marketing o la escritura de ficción. A medida que la tecnología de generación automática de texto siga mejorando, tendrá un profundo impacto en la forma en que nos comunicamos e interactuamos con los ordenadores.
En los últimos años se ha producido una explosión de interés por la inteligencia artificial (IA) y su potencial para transformar una amplia gama de sectores. El procesamiento del lenguaje natural (PLN), que se ocupa de enseñar a los ordenadores a entender y generar lenguaje humano, ha experimentado un progreso especialmente rápido.
Una de sus aplicaciones más interesantes es la generación automática de textos, que permite a los ordenadores generar textos realistas en respuesta a instrucciones. Esta tecnología está aún en sus primeras fases, pero ya se ha utilizado para generar artículos de noticias, poemas e incluso chistes con un sonido realista. La generación automática de texto se basa en un tipo de inteligencia artificial llamada red neuronal, que es un sistema informático diseñado para imitar el funcionamiento del cerebro humano. Las redes neuronales se entrenan con grandes cantidades de datos y aprenden a reconocer patrones en ellos. Cuando una red neuronal recibe una pregunta, utiliza los patrones que ha aprendido para generar un texto similar a los datos de entrenamiento. Este texto no siempre es perfecto, pero puede ser sorprendentemente realista.
Texto a imagen Ai
Imagine poder crear una imagen mojando su pincel digital (en sentido metafórico) en pintura «caballo negro», dibujando la pose particular del caballo, y volviéndolo a mojar en pintura «luna llena roja» y dibujando la región necesaria. Por último, pero no por ello menos importante, quiere que todo el cuadro esté en la línea de «La noche estrellada». Los modelos modernos de conversión de texto en imagen dejan mucho que desear a la hora de hacer realidad esta ambición.
Uno de los inconvenientes actuales de los modelos SoTA es la incapacidad de inferir vínculos espaciales a partir de una sola indicación textual. Una sola indicación puede representar un número infinito de imágenes diferentes gracias a la interfaz texto-imagen, que es muy potente. Pero tiene un precio. Por un lado, permite a un usuario novato explorar un número infinito de conceptos, pero por otro restringe la capacidad de control. Por ejemplo, supongamos que un usuario quiere generar una imagen mental con una disposición específica de los objetos o regiones de la imagen y sus formas. En ese caso, es prácticamente imposible hacerlo sólo con texto.
