Posteffects #

Por Diego Fernando Bulla Poveda

El auge de la inteligencia artificial visto en los años más recientes pudo ser alcanzado gracias a las múltiples investigaciones realizadas en dicho campo y al cuantioso incremento de la potencia computacional disponible. Los avances en estos modelos ofrecen aplicaciones como la clasificación y extracción de características de imágenes, análisis de sentimientos e intenciones dentro de un texto o herramientas más sofisticadas, capaces de simular conversaciones y resumir escritos gracias a la interpretación del contexto, construcción de imágenes a partir de una descripción ofrecida por el usuario o la creación de escenas tridimensionales a partir de una colección de imágenes del entorno.

Dando un breve enfoque en los potentes modelos de lenguaje mencionados a priori, es necesario considerar que, por la naturaleza misma de la inteligencia artificial como disciplina, estos no han de producir respuestas de forma determinista sino que dan una contestación aleatoria (que no implica incoherencia). Dicho comportamiento hace que los usuarios, si desean que un modelo de lenguaje ejecute cierta tarea de forma regular, deban darle una serie de instrucciones que acoten su comportamiento, cosa que motiva y hace necesaria la creación de lenguajes para interactuar con tales modelos y el desarrollo de frameworks como LanChain, que está construido para desarrollar aplicaciones potenciadas por modelos de lenguaje, comportándose como un agente que interactúa con el entorno y conectando con fuentes de datos de las que se obtenga información según sea requerido..

Otra área de la informática beneficiada por el crecimiento tecnológico es la computación gráfica, área que tiene la renderización como uno de sus pilares. Esta consiste en la generación de una imagen a partir de un modelo bidimensional o tridimensional, es decir, el mecanismo por el que una escena se plasma y puede ser visualizada en una pantalla. Muchas veces es necesario que dicha imagen sea modificada según las necesidades de la situación, algunos ejemplos de esto son; el cambio en el contraste al observar tejido biológico usando un microscopio electrónico, la distorsión por profundidad de campo para acentuar elementos en una fotografía u ofrecer un cambio en la paleta de colores de una herramienta, amigable para personas con daltonismo. Estos ajustes se conocen como Efectos de Postprocesado y están presentes en situaciones que van desde el entretenimiento al análisis científico.