{"id":5710,"date":"2023-11-15T09:39:57","date_gmt":"2023-11-15T08:39:57","guid":{"rendered":"https:\/\/web.cidai.eu\/la-evolucion-multimodal-en-la-ia-hacia-una-comprension-integral-del-mundo\/"},"modified":"2025-12-01T17:51:08","modified_gmt":"2025-12-01T16:51:08","slug":"la-evolucion-multimodal-en-la-ia-hacia-una-comprension-integral-del-mundo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cidai.eu\/es\/la-evolucion-multimodal-en-la-ia-hacia-una-comprension-integral-del-mundo\/","title":{"rendered":"La evoluci\u00f3n multimodal en la IA: hacia una comprensi\u00f3n integral del mundo"},"content":{"rendered":"

Los seres humanos utilizamos nuestros 5 sentidos para percibir im\u00e1genes, olores, sonidos, texturas y sabores, que utilizamos para entender el mundo, actuar y ganar conocimiento del mismo. La IA se utiliza en una amplia gama de aplicaciones pr\u00e1cticas y su principal objetivo es resolver problemas espec\u00edficos o mejorar la eficiencia en tareas concretas, adem\u00e1s de explorar y comprender mejor la inteligencia. Una de las formas a trav\u00e9s de la cual la IA alcanza este objetivo es a trav\u00e9s de la simulaci\u00f3n de ciertos aspectos de la inteligencia humana concentr\u00e1ndose principalmente en imitar y procesar la \u201cpercepci\u00f3n\u201d y respuesta humana a trav\u00e9s de datos de un solo tipo obtenidos de un solo canal que puede ser visual o auditivo. Esto est\u00e1 cambiando y se est\u00e1n desarrollando modelos m\u00e1s hol\u00edsticos y acordes con el mundo real, que es multimodal. No tener en cuenta la diversidad de informaci\u00f3n que recibimos y procesamos simult\u00e1neamente es un factor limitante en las aplicaciones a problemas reales. Por el contrario, la capacidad de procesar integradamente datos de diferentes tipos representa un salto cualitativo dentro de la tecnolog\u00eda IA porque la hace adaptable a situaciones diferentes, permite comprender mejor el mundo y ganar conocimiento y porqu\u00e9 se pueden obtener soluciones m\u00e1s ricas y precisas <\/strong>.<\/p>\n

Dentro de la IA generativa, en particular, se est\u00e1n realizando esfuerzos en esta direcci\u00f3n y cada vez m\u00e1s se van incorporando datos multimodales a los modelos de aprendizaje. Hoy en d\u00eda, la IA generativa multimodal se encuentra entre los principales retos tecnol\u00f3gicos de la Inteligencia Artificial para 2024.<\/p>\n

Desde una perspectiva hist\u00f3rica, la IA multimodal no es algo nuevo. Ya en 1968 Terry Winograd cre\u00f3 un sistema que pod\u00eda manipular y razonar dentro de un mundo de blogs siguiendo instrucciones de un usuario. Del mismo modo, Siri (Apple, 2011) puede considerarse un ejemplo de IA multimodal, donde la entrada es la voz humana y la salida puede ser una acci\u00f3n o un texto.<\/p>\n

Actualmente la IA multimodal es uno de los focos de las grandes tecnol\u00f3gicas, que se esfuerzan continuamente en conseguir m\u00e1s capacidades para la I Ai situarse al frente de esta tecnolog\u00eda. <\/strong>As\u00ed es como Open-AI <\/strong>desarroll\u00f3 DALL.E <\/strong>, un programa que es capaz de generar im\u00e1genes a partir de descripciones de texto y\/u \u00f3rdenes, y lo integr\u00f3 en ChaGPT PLUS <\/strong>a principios de este a\u00f1o, lo que permite a los usuarios generar im\u00e1genes utilizando el modelo DALL-E 3 dentro del chatbot ChatGPT PLUS. M\u00e1s recientemente, Open-AI lanz\u00f3 GPT-4V <\/strong>que es capaz de interpretar im\u00e1genes y ve junto con texto. GPT-4V permite a los usuarios cargar im\u00e1genes, hacer preguntas y obtener im\u00e1genes visuales.<\/p>\n

Meta <\/strong>, otro competidor fuerte en el desarrollo de tecnolog\u00eda IA, cre\u00f3 el modelo multimodal Seamless M4T <\/strong>que tiene la capacidad de traducir y transcribir cerca de 100 idiomas por texto y ve permitiendo la comunicaci\u00f3n directa entre dos personas que hablan idiomas distintos.<\/p>\n

En la misma idea de combinar texto y voz en m\u00faltiples lenguas se ubica WHISPER <\/strong>, un reconocedor de voz de Open-AI <\/strong>, entrenado con 680.000 horas de datos recogidos en la web, que adem\u00e1s es capaz de identificar el lenguaje y traducir a varios idiomas.<\/p>\n

Google <\/strong>, por su parte, est\u00e1 cercano a lanzar GEMINIO <\/strong>lo que inicialmente ser\u00eda la competencia de ChatGPT. La apuesta por GEMINI radicaba en su capacidad multimodal, y era capaz de procesar y entender distintos tipos de datos como audio, texto, im\u00e1genes y v\u00eddeos. Open AI se adelant\u00f3 y lanz\u00f3 GPT’4V, pero no hay que olvidar que Google tiene como ventaja el enorme repositorio de im\u00e1genes y v\u00eddeos recopilados a trav\u00e9s de su buscador y de YouTube.<\/p>\n

Pero la multimodalidad no debe limitarse s\u00f3lo a texto, im\u00e1genes y voz, y as\u00ed lo ve Meta <\/strong>, que m\u00e1s all\u00e1 de Seamless M4T, est\u00e1 desarrollando ImageBind <\/strong>, un sistema multimodal que incorpora texto, im\u00e1genes, v\u00eddeos, audio, y medidas de temperatura y movimiento. La visi\u00f3n es eventualmente a\u00f1adir datos sensoriales como tacto y olor entre otros.<\/p>\n

Por \u00faltimo, C\u00d3DIGO <\/strong>, de Microsoft <\/strong>, es un modelo de IA generativo que es capaz de procesar simult\u00e1neamente distintos tipos de datos y de generar una composici\u00f3n coherente de varios de estos tipos.<\/p>\n

Por lo que respecta a las aplicaciones, la IA multimodal abre ampliamente el espectro de posibilidades. <\/strong>Pueden enumerarse infinidad. En los siguientes p\u00e1rrafos se dar\u00e1 una peque\u00f1\u00edsima lista de ejemplos para ilustrarlo.<\/p>\n

Uno de los dominios m\u00e1s llamados cuando se habla de multimodalidad es la salud <\/strong>, donde la combinaci\u00f3n de datos diversos como im\u00e1genes m\u00e9dicas, historial del paciente y datos de sensores pueden mejorar tanto el diagn\u00f3stico como el tratamiento de enfermedades.<\/p>\n

En el sector del automoci\u00f3n <\/strong>, por ejemplo, la IA multimodal mejora la seguridad mediante la fusi\u00f3n de datos provenientes de c\u00e1maras, radares, Lidar <\/em>y otros sensores para tomar decisiones r\u00e1pidas en entornos de conducci\u00f3n complejos.<\/p>\n

En el \u00e1rea del educaci\u00f3n <\/strong>personalizada, la IA multimodal puede analizar textos, v\u00eddeos de clases y ex\u00e1menes para adaptar los contenidos y dar feedback.<\/p>\n

En el sector del entretenimiento <\/strong>, la IA multimodal se usa para crear experiencias inmersivas en aplicaciones de realidad aumentada combinando elementos visuales, auditivos y t\u00e1ctiles.<\/p>\n

En el campo del accesibilidad <\/strong>, la IA multimodal puede ayudar a personas con discapacidad permitiendo una comunicaci\u00f3n m\u00e1s natural con los ordenadores, mediante la traducci\u00f3n del lenguaje oral a escrito o viceversa y la manipulaci\u00f3n de im\u00e1genes y v\u00eddeos a trav\u00e9s de instrucciones habladas.<\/p>\n

En conclusi\u00f3n, la IA multimodal tiene el potencial de llevarnos a un nuevo nivel de inteligencia digital, haciendo que la tecnolog\u00eda sea m\u00e1s inclusiva y eficiente en un amplio espectro de aplicaciones, sin olvidar todas las implicaciones \u00e9ticas de su puesta en marcha.<\/strong><\/p>\n

Esta disciplina, dentro de la IA apenas comienza. Todav\u00eda existe un largo camino por recorrer que van desde solucionar el problema del exponencial crecimiento de requerimiento de recursos computacionales que se genera cada vez que se incorpora una nueva modalidad de datos, pasando por la propia integraci\u00f3n de datos diversos que ya es bastante desafiante, hasta la incorporaci\u00f3n de nuevas modalidades sensoriales cuya digitalizaci\u00f3n no est\u00e1n todav\u00eda del todo desarrolladas como el .<\/p>\n

Al ritmo en el que las grandes empresas tecnol\u00f3gicas van investigando y avanzando en relaci\u00f3n con la IA multimodal, es bastante probable que estemos viendo resultados de gran impacto en los pr\u00f3ximos meses y a\u00f1os.<\/p>\n

Referencias<\/h2>\n
    \n
  1. https:\/\/openai.com\/research\/whisper. (sf).<\/li>\n
  2. Beyond GPT-4: What’s New?. Four major trends en Gen AI: LLM tono\u2026 | by Luhui Hu | Siete, 2023 | Towards AI<\/li>\n
  3. The 10 Biggest Generative AI Trends For 2024 Everyone Must Be Ready For Now (forbes.com)<\/a><\/li>\n
  4. DALL-E 3 ya est\u00e1 disponible en ChatGPT (hipertextual.com)<\/a><\/li>\n
  5. GPT-4V: la <\/a>nueva<\/a>versi\u00f3n <\/a>de <\/a>ChatGPT<\/a>lanzada <\/a>por <\/a>OpenAI <\/a>– Planeta <\/a>Chatbot<\/a><\/li>\n
  6. Multimodal Artificial Intelligence: Revolution in AI Comprehension – <\/a>Civilsdaily<\/a><\/li>\n
  7. Breaking cross-modal boundaries in multimodal AI: Introducing <\/a>CoDi <\/a>, componible diffusion por a\u00f1o-to-a\u00f1o generaci\u00f3n – Microsoft Research<\/a><\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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