{"id":74481,"date":"2025-08-26T23:12:10","date_gmt":"2025-08-26T23:12:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/74481\/"},"modified":"2025-08-26T23:12:10","modified_gmt":"2025-08-26T23:12:10","slug":"nadie-sabe-como-es-que-la-ia-crea-imagenes-originales-pero-esta-teoria-intenta-explicarlo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/74481\/","title":{"rendered":"Nadie sabe c\u00f3mo es que la IA crea im\u00e1genes originales, pero esta teor\u00eda intenta explicarlo"},"content":{"rendered":"

La versi\u00f3n original de esta historia<\/a> apareci\u00f3 en Quanta Magazine.<\/a><\/p>\n

Un d\u00eda nos prometieron veh\u00edculos aut\u00f3nomos y amas de llaves rob\u00f3ticas. En cambio, hemos presenciado el auge de sistemas de IA capaces de vencernos en ajedrez, analizar grandes cantidades de texto y componer sonetos. Esta ha sido una de las grandes sorpresas de la era moderna: aunque las tareas f\u00edsicas que resultan f\u00e1ciles para los humanos son muy dif\u00edciles para los robots, los algoritmos son cada vez m\u00e1s capaces de imitar nuestro intelecto.<\/p>\n

Otra sorpresa que ha desconcertado a los investigadores durante mucho tiempo es la habilidad que tienen estos algoritmos para desarrollar su propio y extra\u00f1o tipo de creatividad.<\/strong> Los modelos de difusi\u00f3n, la columna vertebral de las herramientas de generaci\u00f3n de im\u00e1genes como DALL-E<\/a>, Imagen y Stable Diffusion<\/a>, est\u00e1n dise\u00f1ados para generar copias exactas de las im\u00e1genes con las que han sido entrenados. Sin embargo, en la pr\u00e1ctica, parecen improvisar, mezclando elementos dentro de las im\u00e1genes para crear algo nuevo, no solo manchas de color sin sentido, sino im\u00e1genes coherentes con significado sem\u00e1ntico. Esta es la \u00abparadoja\u00bb detr\u00e1s de los modelos de difusi\u00f3n, explica Giulio Biroli, un investigador de IA y f\u00edsico en la \u00c9cole Normale Sup\u00e9rieure en Par\u00eds: \u00abSi funcionaran perfectamente, deber\u00edan simplemente memorizar. Pero no lo hacen, en realidad son capaces de producir nuevas muestras\u00bb.<\/p>\n

Qu\u00e9 es la \u00abeliminaci\u00f3n de ruido\u00bb<\/p>\n

Para generar im\u00e1genes, los modelos de difusi\u00f3n utilizan un proceso conocido como \u00abeliminaci\u00f3n de ruido\u00bb. Convierten una imagen en ruido digital, un conjunto incoherente de p\u00edxeles, y luego la reensamblan.<\/strong> Es como triturar repetidamente un cuadro hasta que solo quede un mont\u00f3n de polvo fino, para luego recomponerlo. Durante a\u00f1os, los investigadores se han preguntado: si los modelos simplemente se reensamblan, \u00bfc\u00f3mo entra en escena la novedad? Es como reensamblar un cuadro triturado para crear una obra de arte completamente nueva.<\/p>\n

Ahora, dos f\u00edsicos afirman algo sorprendente: las imperfecciones t\u00e9cnicas del propio proceso de eliminaci\u00f3n de ruido son las que propician la creatividad de los modelos de difusi\u00f3n.<\/strong> En un art\u00edculo presentado en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Autom\u00e1tico 2025, ambos desarrollaron un modelo matem\u00e1tico de modelos de difusi\u00f3n entrenados para demostrar que su supuesta creatividad es, de hecho, un proceso determinista, una consecuencia directa e inevitable de su arquitectura.<\/p>\n

Al arrojar luz sobre la caja negra de los modelos de difusi\u00f3n, la nueva investigaci\u00f3n podr\u00eda tener importantes implicaciones para la investigaci\u00f3n futura en IA, e incluso para nuestra comprensi\u00f3n de la creatividad humana. \u00abLa verdadera fortaleza del art\u00edculo reside en que realiza predicciones muy precisas sobre algo muy importante\u00bb, afirm\u00f3 Luca Ambrogioni , inform\u00e1tico de la Universidad de Radboud, Pa\u00edses Bajos.<\/p>\n

\"ChatGPT\u00bfDALL-E gener\u00f3 una mala imagen? Ahora puedes editarla con ChatGPT<\/a><\/p>\n

La nueva herramienta de edici\u00f3n de ChatGPT para im\u00e1genes creadas con DALL-E est\u00e1 disponible para los suscriptores de la versi\u00f3n Plus.<\/p>\n

De abajo hacia arriba<\/p>\n

Mason Kamb, un estudiante de posgrado de f\u00edsica aplicada en la Universidad de Stanford y autor principal del nuevo art\u00edculo<\/a>, ha estado durante mucho tiempo fascinado por la morfog\u00e9nesis: los procesos mediante los cuales los sistemas vivos se autoensamblan.<\/p>\n

Una forma de entender el desarrollo de embriones en humanos y otros animales es a trav\u00e9s de lo que se conoce como un patr\u00f3n de Turing, llamado as\u00ed por el matem\u00e1tico del siglo XX Alan Turing. Los patrones de Turing explican c\u00f3mo los grupos de c\u00e9lulas pueden organizarse en \u00f3rganos y extremidades distintos. Crucialmente, esta coordinaci\u00f3n tiene lugar a nivel local. No hay un encargado supervisando los billones de c\u00e9lulas para asegurarse de que todas se ajusten a un plan corporal final. En otras palabras, las c\u00e9lulas individuales no tienen un plano terminado de un cuerpo en el que basar su trabajo, solo est\u00e1n tomando medidas y haciendo correcciones en respuesta a las se\u00f1ales de sus vecinos. Este sistema de abajo hacia arriba generalmente funciona sin problemas, pero de vez en cuando sale mal, produciendo manos con dedos adicionales, por ejemplo.<\/p>\n

Cuando las primeras im\u00e1genes generadas por IA empezaron a aparecer en l\u00ednea, muchas parec\u00edan pinturas surrealistas que representaban humanos con dedos adicionales. Esto inmediatamente le hizo pensar a Kamb en la morfog\u00e9nesis: \u00abParec\u00eda el fracaso que se esperar\u00eda de un sistema de abajo a arriba\u00bb, sugiri\u00f3.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"La versi\u00f3n original de esta historia apareci\u00f3 en Quanta Magazine. Un d\u00eda nos prometieron veh\u00edculos aut\u00f3nomos y amas…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":74482,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[91],"tags":[146,147,25,24,136,23],"class_list":{"0":"post-74481","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-entretenimiento","8":"tag-entertainment","9":"tag-entretenimiento","10":"tag-es","11":"tag-espana","12":"tag-inteligencia-artificial","13":"tag-spain"},"share_on_mastodon":{"url":"","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/74481","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=74481"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/74481\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/74482"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=74481"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=74481"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=74481"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}