Los modelos multimodales suponen un gran avance para la inteligencia artificial. Los sistemas anteriores solo procesaban un único tipo de datos de entrada, como el texto sin formato. Un modelo multimodal, en cambio, puede procesar varios tipos de datos a la vez. Por ejemplo, puede leer palabras, analizar imágenes y escuchar sonidos al mismo tiempo. El resultado es una comprensión de las consultas muy similar a la de un ser humano.
Esta guía explica los modelos multimodales en un lenguaje claro y sencillo. Comienza definiendo este término y mostrando cómo funcionan estos sistemas. A continuación, explora las herramientas de uso cotidiano que ya los utilizan. También abordaremos sus limitaciones, ya que ningún modelo es aún perfecto.
¿Qué son los modelos de IA multimodales?
¿Qué se entiende, pues, por «modelos multimodales»? En resumen, un «modo» corresponde a un tipo de datos. El texto es un modo. Las imágenes, el audio y el vídeo son otros. Un modelo multimodal puede procesar varios de estos modos simultáneamente.
Los sistemas monomodales fueron los primeros en aparecer y siguen siendo muy útiles. Un chatbot clásico, por ejemplo, solo lee y escribe texto. Los modelos multimodales van más allá, ya que fusionan varios flujos en una única vista. Así, puedes mostrarle una foto a uno de estos modelos y hacerle preguntas sobre ella con palabras. Para repasar los conceptos básicos de los modelos en general, consulta nuestra guía sobre qué es un modelo de IA.
Este principio refleja la forma en que los seres humanos percibimos el mundo. Rara vez nos basamos en un solo sentido. Al contrario, combinamos constantemente la vista, el oído y el lenguaje. Los modelos multimodales buscan esa misma combinación, lo que hace que sus respuestas sean más naturales.
Cómo combinan los modelos multimodales las diferentes entradas
Cada tipo de entrada se presenta en su propio formato. Las palabras, los píxeles y las ondas sonoras no tienen nada en común a ojos de un ordenador. Por lo tanto, el modelo comienza por convertir cada uno de estos datos en números. Estos números, a menudo denominados «embeddings», comparten un espacio común.
A continuación, el sistema alinea estas representaciones para que coincidan. Un pie de foto y la imagen que describe, por ejemplo, deben estar cerca uno del otro. De este modo, el modelo puede asociar la palabra «perro» con una foto real de un perro. Este espacio compartido constituye el núcleo mismo de todo este enfoque. Nuestra presentación de los modelos de redes neuronales explica los principios matemáticos que los sustentan.
Por último, el modelo analiza simultáneamente el conjunto de datos de entrada. Tiene en cuenta tanto el texto como la imagen y cualquier elemento de audio. Por lo tanto, su respuesta refleja el contexto en su totalidad, y no solo un aspecto aislado.
La IA generativa multimodal en las herramientas cotidianas
La IA generativa multimodal ya está presente en aplicaciones que quizá utilices a diario. Puedes introducir una frase y obtener una nueva imagen en cuestión de segundos. Del mismo modo, puedes subir un gráfico y solicitar un resumen escrito. En otras palabras, el modelo comprende y crea a través de diferentes modos.
Estas funcionalidades se basan en los mismos principios que subyacen a los sistemas textuales. Para descubrir todo el abanico de posibilidades que ofrece, consulta nuestra guía sobre las capacidades de la IA generativa. Además, las herramientas de imagen se basan en gran medida en la investigación en visión artificial, que nuestra guía sobre visión artificial aborda en detalle.
Tanto para los estudiantes como para los profesionales, el ahorro de tiempo es muy real. Por ejemplo, un profesor puede transformar un boceto somero en un esquema cuidado. De este modo, las ideas pasan de la mente a la pantalla mucho más rápido que antes.
El sector sanitario ofrece otro ejemplo llamativo. Un médico puede compartir a la vez una tomografía y la historia clínica del paciente. El modelo destaca entonces los puntos que merecen una atención especial. Dado que ambas fuentes de información son importantes, su combinación ofrece un resultado superior al que se obtendría con cualquiera de ellas por separado.
De los chatbots a los agentes de IA multimodales
El siguiente paso nos lleva a los agentes de IA multimodales. Un agente no se limita a responder preguntas. Más bien, toma medidas para alcanzar un objetivo que tú hayas definido. Como puede ver y oír, gestiona tareas reales más complejas.
Imagina un asistente capaz de leer una captura de pantalla y, a continuación, hacer clic en el botón correcto. O imagina un asistente que ve un vídeo y toma notas claras. Estos agentes combinan percepción y acción en un único ciclo. Por lo tanto, prometen un avance considerable en términos de utilidad en el día a día.
Sin embargo, una mayor libertad implica una mayor responsabilidad. Un agente que actúa de forma autónoma también puede cometer errores. Por eso, un diseño bien pensado mantiene al ser humano en el bucle. Por ejemplo, la herramienta puede pedirte que confirmes previamente las acciones importantes.
Los límites de los modelos multimodales
Estos sistemas son impresionantes, pero aún están lejos de ser perfectos. En primer lugar, pueden malinterpretar una imagen y afirmar el error con absoluta certeza. En segundo lugar, requieren una gran potencia de cálculo, lo que aumenta los costes. Por lo tanto, los equipos pequeños no siempre pueden ejecutar las versiones más pesadas.
El sesgo constituye otra preocupación real. Un modelo aprende a partir de los datos; por lo tanto, puede reproducir los defectos de estos. Por ello, es esencial realizar pruebas minuciosas antes de cualquier uso a gran escala. Según IBM, la calidad de los datos sigue siendo el principal obstáculo en este ámbito.
Primeros pasos con la IA multimodal
Los modelos multimodales acercan la IA a una comprensión de tipo humano. Leen, ven y escuchan dentro de un mismo sistema. De este modo, abren puertas que las herramientas exclusivamente textuales dejaban cerradas.
No hace falta ser ingeniero para empezar a explorarlos. En primer lugar, prueba una aplicación gratuita que admita tanto imágenes como texto. A continuación, toma nota de sus puntos fuertes y sus limitaciones. Para profundizar en tus conocimientos, nuestra guía sobre la arquitectura de los grandes modelos lingüísticos complementa perfectamente este tema. En resumen, merece la pena familiarizarse ya con los modelos multimodales, ya que su uso no hará más que generalizarse.