Una crítica común a estas inteligencias artificiales es decir que ‘solo’ son modelos estadísticos que han aprendido a predecir la siguiente palabra de un texto. Pero quizá esa característica, más que una limitación, sea un motivo de asombro

Si bien las redes neuronales artificiales son incansables y más precisas que los humanos, cuando se trata de aprendizaje secuencial, o aprender una cosa nueva tras otra, se vuelven olvidadizas. Una vez capacitadas, es muy difícil enseñarles tareas completamente nuevas. Y si logras entrenar la nueva tarea, terminas dañando la vieja memoria. Esa actividad se llama "olvido catastrófico". Según diversos estudios una IA puede necesitar "dormir" para funcionar correctamente.

El superordenador de ajedrez Deep Blue fue eclipsado por la revolución de las redes neuronales, pero, 25 años después, quizá no haya dicho su última palabra. El 11 de mayo de 1997, Gari Kasparov se movía inquieto en su lujoso sillón de piel en el Equitable Center de Manhattan (EE UU), mesándose el cabello de forma nerviosa. Era el final de su partida contra el superordenador Deep Blue de IBM, el desempate crucial del enfrentamiento entre humanos y silicio, y las cosas no le iban bien. Culpándose a sí mismo, después de cometer un grave error...

No especificó a qué sistemas inteligentes se refería, pero probablemente se trate del modelo de lenguaje autorregresivo GPT-3 de OpenAI.

Nuevas redes neuronales sugieren hipótesis basadas en patrones que localizan en nubes de datos, sin considerar suposiciones humanas. Este enfoque de Inteligencia Artificial podría inspirar a las personas a pensar en viejas preguntas desde perspectivas sugeridas por algoritmos.

En esta charla "Padre de Internet" Vint Cerf explora por qué es tan difícil para cualquier sistema informático, por muy elaborado que sea, razonar de la misma manera que nosotros.

Esta red neuronal genera composiciones musicales utilizando estilos que pueden ir desde el country hasta Beethoven y los Beatles. Como toda red neuronal no fue programada explícitamente con un algoritmo, sino que descubrió patrones de armonía, ritmo y estilo aprendiendo a predecir cada segmento de notas basándose en cientos de miles de archivos MIDI. Utiliza la misma tecnología de propósito general sin supervisión que el GPT-2, un modelo de transformador a gran escala entrenado para predecir segmentos en una secuencia.

Hay algo que distingue a esta inteligencia artificial de otras que componen música. El proceso de creación es semiautomático y obliga al humano elegir entre 4 posibilidades para incorporar el siguiente segmento a la melodía. Esta característica, aunque requiere un esfuerzo mayor por parte del usuario, permite flexibilidad a la hora de elegir el camino que va tomando la composición.

La inteligencia artificial sólo necesita un poco de ayuda para improvisar música siguiendo el estilo de Tchaikovsky. Podéis generar vuestras propias composiciones siguiendo este enlace: openai.com/blog/musenet/

Latorre, uno de los físicos cuánticos más importantes a nivel internacional, y ampliamente reconocido por sus investigaciones, dirige proyectos, es docente, hace documentales, es escritor y produce vino con un grupo de amigos. En su primer libro, "Cuántica", explora las claves para entender una ciencia que está transformando el mundo en que vivimos. En el segundo, "Ética para Máquinas", hace un llamado urgente a reflexionar sobre cómo programaremos la inteligencia artificial para convivir con ella.

Talk to Transformer es un experimento de Adam King en el que se escribe una frase y un algoritmo basado en una red neuronal, llamado GPT‑2, lo completa generando un texto con sentido. De momento está disponible sólo en inglés, peor es cuestión de alimentarlo con más datos.

Un proyecto del Ejército de los EE.UU ha permitido desarrollar un nuevo framework (denominado 'Learn to Grow') para la creación de redes neuronales profundas que permite que los sistemas de IA aprendan mejor las nuevas tareas.

Canciones únicas, compuestas en cuestión de minutos. Jukedeck compone canciones del estilo que se le pide mediante redes neuronales artificiales. A continuación un vídeo que contiene el fruto de las primeros minutos de uso con Jukedeck.

Las IAs cuentan con dos ventajas de las que nosotros los humanos no disponemos: no se cansan ni se aburren, y realizan sus tareas extraordinariamente rápido.

Hace 10 meses nacía el proyecto Leela Chess Cero que buscaba crear una implementación basada en Software Libre a partir del documento de Google que explicaba el funcionamiento de la Red Neuronal Alpha Zero. Este tiempo ha sido suficiente para superar a motores históricos como Komodo o Houdini, y acercarse mucho a Stockfish. Motores todos ellos desarrollados durante una década por expertos en ajedrez.

La capacidad de las redes generativas antagónicas de crear imágenes y vídeos falsos ultrarrealistas amenaza nuestra forma de entender la realidad.

Aunque los robots de cuatro patas son más ágiles y se coordinan mejor que sus homólogos de dos, todavía queda mucho por mejorar. Una de las soluciones que ha encontrado la robótica es una forma de aprendizaje automático denominado aprendizaje por refuerzo. Este método permite a los robots entrenarse a sí mismos a través de un modelo de prueba y error para encontrar la mejor forma de realizar una tarea, como caminar. En pocas palabras, el aprendizaje por refuerzo permitiría al robot casi “pensar” y aprender como un animal, con su propia lógica .

La red neuronal libre Leela se ha clasificado para la siguiente ronda de la 13ª Temporada del Torneo de Motores de Ajedrez TCEC que por primera vez admitía sistemas basados en entrenamiento y aprendizaje. En segundo lugar se ha clasificado también otra red neuronal, basada en el mismo software libre Leela, pero en vez de haber sido entrenado jugando contra si mismo, lo había hecho con partidas entre humanos. Los autores de Leela han calificado esto de "Plagio"

Hace unas horas ha empezado la temporada 13 del torneo de motores de ajedrez TCEC. Como novedad, este año incluye por primera vez dos redes neuronales.

El equipo de Shanhui Fan, de la Universidad de Stanford en California, ha comprobado que es posible "adiestrar" redes neurales artificiales directamente sobre un chip óptico. Esto podría ser el punto de partida para desarrollar modos menos caros, más rápidos y con mayor eficiencia energética, de realizar tareas informáticas complejas, como el reconocimiento del habla o de imágenes. Hasta ahora, este "aprendizaje" solo se había logrado en sistemas total o parcialmente eléctricos. En español: bit.ly/2K4ycpp Rel.: menea.me/1lv5h

IA, machine learning, redes neuronales… Demasiados términos que a la mayoría de la gente les suena a ciencia ficción. Sergio Rozada, científico de datos, no acerca estos términos de forma sencilla.

Investigadores de Caltech han desarrollado una red neuronal artificial en un tubo de ensayo creada a partir de hebras de ADN que puede resolver un problema clásico de aprendizaje automático: identificar los números escritos a mano. "Aunque los científicos apenas han comenzado a explorar la creación de inteligencia artificial en máquinas moleculares, su potencial ya es innegable --dice el autor principal, Lulu Qian, profesor asistente de Bioingeniería. Se podrán usar en pruebas de diagnóstico biomédico. En español: bit.ly/2ubS7fY

En mayo pasado, la Agencia Estatal de Administración Tributaria (AEAT) presentó su Estrategia de Inteligencia Artificial, en la que destaca el desarrollo exitoso de “nuevos algoritmos y métodos de aprendizaje automático”, y en la que afirma que la IA es “una de las tecnologías con una mayor capacidad transformadora de las economías y las sociedades”.

Fue condenado a cinco años de prisión por propaganda a favor del régimen sionista, cuatro años por insultar a lo sagrado, un año por propaganda contra el sistema y dos años y 50 millones de tomanes de multa por publicar mentiras”. Shanbehzadeh fue detenido y acusado de espiar para Israel el pasado junio, días después de responder con un punto a un mensaje en X en el que Jameneí posaba con el equipo nacional de voleibol y en el que faltaba ese signo de puntuación.

Decenas de mujeres afganas han publicado en los últimos días en redes sociales varios videos en los que se les observa cantando en señal de protesta por la última restricción impuesta por los talibanes en Afganistán, que prohibieron el sonido en público de la voz femenina.

Informes técnicos alertan de las graves consecuencias ambientales del uso del material plástico en las líneas del metro ligero y de la elevada temperatura que registra, muy superiores al adoquinado o la cubierta vegetal.

La Plataforma de Editoriales Independientes de Cómic (PEIC) denuncia que el cartel del Imagine comic fest de Jaca, que sustituye al cancelado Salón Hispanofrancés de Cómic de Jaca, se ha realizado con inteligencia artificial y utilizando una imagen de un banco de recursos.

El establecimiento se creó en 1929 y decidió abrirse paso en las redes sociales para así poder proporcionar consejos a gente de todas las edades. Algunos se preguntan si merece la pena dar una imagen tan "peculiar".

¿Es el alma replicable? ¿Se puede crear una mente perfecta? ¿Puede la tecnología sustituir las capacidades cognitivas del ser humano? Si todo esto es posible, ¿qué pasaría si no pudiéramos distinguir un ser humano de un robot o de una inteligencia artificial? Estas preguntas forman parte del paquete de dilemas que presentan algunas historias de ciencia ficción, centradas en los problemas que pueden surgir del avance tecnológico en los campos de la robótica y la inteligencia artificial.

Troleo épico al anonimato en RRSS de los racistas. Ojo hasta M.Rajoy.

Se lanzaría en octubre de este mismo año con una cuota mensual que podría alcanzar los 10 euros/dólares mensuales por el uso. Amazon, con este movimiento, habría encontrado la fórmula perfecta para rentabilizar Alexa.

Como directora del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), Rus ha realizado trabajos pioneros en robots modulares, robótica blanda, redes neuronales novedosas y más.