Los mejores sistemas de IA del mundo pueden aprobar exámenes difíciles, escribir redacciones humanas convincentes y conversar con tanta fluidez que muchos consideran que sus resultados son indistinguibles de los de las personas. ¿Qué no pueden hacer? Resolver sencillos rompecabezas de lógica visual. En una prueba consistente en una serie de bloques de colores brillantes dispuestos en una pantalla, la mayoría de la gente puede detectar los patrones de conexión. Pero GPT-4 apenas acierta un tercio de los puzles en una categoría de patrones...

Existe la creencia de que llegará un día en el que las máquinas lo controlen todo, incluso a nosotros. Es posible que ese día esté cerca. Para ello es razonable pensar que deberíamos dar por válido que las máquinas adquieran algo tan ligado al ser humano como es la conciencia. Y de ser así, el Test de Turing estaría en lo cierto. Esta es la razón que llevó a John Searle a enfrentar la “inteligencia” de las máquinas en el interior de una habitación china.

La inteligencia artificial es extremadamente cara de entrenar y ejecutar, requiere muchos datos, energía y capacidad de computación. Es decir, mucho capital. La barrera de entrada está muy alta

Se presenta GameNGen, un motor de juego basado completamente en un modelo neural que permite la interacción en tiempo real con entornos complejos. Simula el juego clásico DOOM a más de 20 fps en una sola TPU, logrando una calidad comparable a la compresión JPEG. El modelo se entrena en dos fases: 1) un agente de aprendizaje por refuerzo juega y graba sus sesiones, y 2) un modelo de difusión predice el siguiente fotograma basado en acciones pasadas. Se destaca la estabilidad visual en trayectorias largas mediante técnicas de condicionamiento.

El Congreso de California aprobó la ley SB 1047 (Ley de Innovación Segura y Protegida para Modelos de IA de Frontera), con normas de seguridad claras y predecibles para desarrolladores grandes y poderosos. Varias empresas, académicos y políticos la acusan de restrictiva y freno al avance del sector. El gobernador Newsom tiene hasta el 30 de septiembre para ratificarla o vetarla. Algoritmos cuyo entrenamiento cueste más de 100 mill. $ deberán tener un “botón de apagado de emergencia” para desactivarlo si su funcionamiento se sale de control.

La IA cada vez es capaz de hacer más cosas, y esto no va a parar de crecer

RAND Corporation entrevistó a 65 científicos de datos e ingenieros. Identificó 5 causas principales de la tasa de fracaso del 80%. La primera y más común: no entienden o comunican mal el problema que hay que resolver y lo que la IA puede hacer. Falta de datos necesarios para entrenar la IA. Centrarse en usar la última y mejor versión de la IA. Falta de infraestructura para gestionar datos y desplegar modelos de IA completos. Aplicar la IA a problemas que demasiado difíciles. [ Informe: www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2680-1.html ]

Hay indicios de que los desarrolladores ya están teniendo que esforzarse más para obtener datos de alta calidad. Por ejemplo, la documentación que acompaña al lanzamiento de GPT-4 mencionaba a un número sin precedentes de personal involucrado en las partes relacionadas con los datos del proyecto. También podríamos estar quedándonos sin nuevos datos humanos. Algunas estimaciones dicen que el conjunto de datos textuales generados por humanos podría agotarse sobre 2026.

Investigadores de la Universidad de Reading en el Reino Unido han demostrado con éxito comportamientos limitados de "aprendizaje" de un hidrogel de polímero electroactivo simple (EAP) cuando se conecta con una matriz de electrodos. Según un artículo de investigación publicado originalmente en Cell Reports Physical Science y explicado extensamente (incluido un video) por ScienceAlert, esto se demostró al hacer que el sistema de control de gel EAP reprodujera una versión adaptada del clásico videojuego Pong de todos los tiempos.

Conforme iban pasando los meses, más ejemplos parecía encontrarme por ahí, o venirme a la cabeza, sobre la forma en que estamos cada vez más rodeados de estafas. El caso es que, aunque en un principio lo que me comía la cabeza eran los cientos de grupos de ciberdelincuencia y call centers en la India, poco a poco empecé a pensar que la cosa no se quedaba ahí.

La organización austríaca de privacidad Noyb ha presentado quejas este lunes en nueve países europeos, entre ellos España, acusando a X –anteriormente Twitter– de infringir la normativa de la Unión Europea al utilizar datos de millones de usuarios sin su consentimiento para entrenar su inteligencia artificial (IA). Según un comunicado de Noyb, las denuncias se interpusieron ante las autoridades de protección de datos de Austria, Bélgica, Francia, Grecia, Irlanda, Italia, Países Bajos, Polonia y España, citando violaciones del Reglamento General

Una macroencuesta llevada a cabo por la página de preguntas y respuestas sobre programación Stack Overflow a más de 65,000 desarrolladores viene a demostrar que los profesionales del desarrollo de código no temen a la inteligencia artificial generativa, y que de hecho, más del 70% de ellos la utilizan de manera habitual como parte de su flujo de trabajo.

Cada día es más habitual que muchas empresas utilicen ChatGPT en sus oficinas. Este chatbot de inteligencia artificial puede ser de bastante ayuda para realizar una considerable variedad de tareas cotidianas. Si utilizas ChatGPT en tu puesto de trabajo, conviene ser consciente de que la inteligencia artificial desarrollada por OpenAI no siempre es garantía de seguridad. De hecho, lo que los usuarios comparten con ella es utilizado para entrenarla y lograr respuestas cada vez más precisas, debes vigilar especialmente lo que compartes ...