Las iniciales GPT significan Transformador Preentrenado Generativo. Estos son robots que Generan texto nuevo. Preentrenado se refiere a cómo el modelo pasó por un proceso de aprendizaje a partir de una cantidad masiva de datos. Pero la primera palabra, esa es la verdadera pieza clave. Un transformador es un tipo específico de red neuronal, un modelo de aprendizaje automático, y es el invento central que subyace al actual auge de la IA.

El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) del Departamento de Comercio de EE. UU. ha publicado su Marco de gestión de riesgos de inteligencia artificial (AI RMF 1.0) , un documento de orientación para uso voluntario de las organizaciones que diseñan, desarrollan, implementan o usan sistemas de IA para ayudar a administrar los muchos riesgos de las tecnologías de IA. Enlace al borrador del documento: nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-1.pdf

Una nueva red neuronal profunda ha permitido agregar de una tacada 301 exoplanetas al registro de mundos extrasolares validados en torno a estrellas distantes, que llega así a los 4.569 planetas. Las redes neuronales profundas son métodos de aprendizaje automático que aprenden automáticamente una tarea cuando se les proporcionan suficientes datos. ExoMiner es una nueva red neuronal profunda que aprovecha la supercomputadora de la NASA, Pléyades, y puede distinguir exoplanetas reales de diferentes tipos de impostores o "falsos positivos". Su

La mayoría de las empresas más potentes de Inteligencia Artificial, tienen su sede en los Estados Unidos, sin embargo también os hablaré sobre empresas ubicadas en China y en Europa. Las siguientes empresas de IA, son las más importantes del mundo.

Policía Nacional, Guardia Civil y cuerpos regionales empezarán a utilizar el sistema centralizado ABIS, que permitirá utilizar la inteligencia artificial para identificar en menos de un segundo las personas captadas por una cámara de seguridad cotejando las imágenes con una base de datos con 3,9 millones de individuos. Europa se prepara para evolucionar Prüm, el sistema que desde el 2005 ha permitido compartir información biométrica de detenidos entre las fuerzas de seguridad de diferentes países europeos.

Los científicos han desarrollado un método de aprendizaje automático que procesa cantidades masivas de datos para ayudar a determinar qué medicamentos existentes podrían mejorar los resultados en enfermedades para las que no están recetados, según anuncian en la revista 'Nature Machine Intelligence'.

Si estás escribiendo un artículo y no sabes si se puede identificar tu ideología, este algoritmo te dice si parece de derechas o de izquierdas. Cada uno de nosotros vive en Internet dentro de su propia burbuja de filtros, definida por Eli Pariser como el universo que nos envuelve al realizar nuestras búsquedas y nos aisla en una burbuja cultural e ideológica a la que solamente llegan contenidos ajustados a nuestras preferencias e intereses, alimentando nuestro sesgo de confirmación y polarizando a la sociedad.

nvestigadores estadounidenses han desarrollado un innovador sistema de almacenamiento de datos “a la carta”, que se adapta a las necesidades de cada usuario o aplicación. Aprovecha las ventajas del aprendizaje automático, una de las ramas más importantes de la inteligencia artificial.

Tecnologías aplicadas a la interpretación automática del lenguaje humano y el inicio de la capacidad de aprender en las máquinas.

Se ha descubierto un poderoso antibiótico que mata algunas de las bacterias resistentes a los medicamentos más peligrosas del mundo utilizando inteligencia artificial. El medicamento funciona de manera diferente a los antibacterianos existentes y es el primero de su tipo que se encuentra al liberar la IA en vastas bibliotecas digitales de compuestos farmacéuticos. Las pruebas mostraron que el medicamento eliminó cepas de bacterias resistentes a los antibióticos , incluidas Acinetobacter baumannii y Enterobacteriaceae, críticas según la OMS.

Entre la psicología y la tecnología, eligió la segunda.Su padre la convenció de que era mejor estudiar Telecomunicaciones, por aquello de que tenía más salidas.Así comenzó la ingeniera murciana Isabel Valera un viaje que le llevaría a la inteligencia artificial y en el que nunca abandonaría su lado social.Ahora,como líder del Grupo de Investigación de Aprendizaje Probabilístico en el Max Planck Institute for Intelligent Systems en Tübingen (Alemania),trabaja en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático más flexibles, robustos y justos

La revolución digital empuja a los trabajadores a reciclarse y a buscar nuevas habilidades mediante novedosas fórmulas de aprendizaje

En "Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP", tres investigadores de informática de la UMass Amherst investigan el presupuesto de carbono de los modelos de formación de máquinas de aprendizaje para el procesamiento del lenguaje natural, y regresan con la asombrosa cifra de 35.59 kg para realizar una operación básica de formación y perfeccionamiento. Esto es aproximadamente cinco veces el presupuesto de carbono de la cuna a la tumba de un automóvil, incluyendo la fabricación.

Una red neuronal convolucional es un tipo de red neuronal artificial donde las neuronas corresponden a campos receptivos de una manera muy similar a las neuronas en la corteza visual primaria (V1) de un cerebro biológico. Este tipo de red es una variación de un perceptron multicapa, sin embargo, debido a que su aplicación es realizada en matrices bidimensionales, son muy efectivas para tareas de visión artificial, como en la clasificación y segmentación de imágenes, entre otras aplicaciones.

Investigadores en aprendizaje automático del Centro de Inteligencia Artificial de Samsung han creado un sistema que puede recrear el movimiento real a partir de una sola imagen de la cara de una persona, abriendo la posibilidad de animar no sólo fotos sino también pinturas. No es perfecto, pero cuando funciona, es -como muchos trabajos en IA de estos días- misterioso y fascinante.

La inteligencia artificial (IA) no revolucionará nada si no logramos protegerla contra los hackers. Esta fue la advertencia que lanzó la profesora de UC Berkeley (EE.UU.) Dawn Song sobre el escenario de la reciente conferencia EmTech Digital de MIT Technology Review. Para esta especialista en análisis de riesgos de seguridad relacionados con la IA y el aprendizaje automático, las nuevas técnicas para explorar y manipular los sistemas de aprendizaje automático, podrían poner en jaque a la IA tradicional.

Las técnicas de aprendizaje automático utilizadas por miles de científicos para analizar datos están produciendo resultados que son engañosos y, a menudo, completamente erróneos.

Algo le está pasando a las abejas en todo el mundo: su población se reduce inexorablemente, pero los científicos y apicultores no están seguros del motivo. ¿Contaminación? ¿Calentamiento global? ¿Ácaros? ¿Hongos? ¿Pesticidas? ¿O quizá una combinación de todos estos factores?

Una joven compañía de Berlín llamada Sononym –por el juego fonético con la palabra 'sinónimo' en inglés– quiere ir más allá y replantear el concepto de organizador de librería, principalmente por incorporar un sistema que usa precisamente la sinonimia: aprendizaje automático en el análisis del contenido de audio que permite organizarlo de formas inusuales que van más allá de simples metadatos. Los sonidos pueden clasificarse (automáticamente) por pitch, tempo, cualidades del espectro, timbre, entre otras categorías.

El método tendría importantes ventajas en lo que respecta a velocidad, área, y consumo energético de los circuitos integrados. Se basa en el uso de una IA para posicionar átomos individuales en el circuito.

Diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.

Gabriel Morales, de Antofagasta, Chile, nos escribe y nos dice lo que sigue: «Leímos vuestros artículos tratando de desasnarnos. Ya que, como viejo carpintero, la educación fue breve, tal vez no comprenda la mayor parte de lo leído; aun así, hacerlo produce placentera sensación de estarse incorporando a un algo mayor. Profundamente agradecido». Cuando aprendemos, disfrutamos. Al comprender, experimentamos placer; eso es lo que nos dice Gabriel Morales en su mensaje y esa es la razón por la que deseamos saber más.

El autor del video habla sobre, en su opinión, el mejor libro para aprender álgebra que existe. Un libro escrito en español, mítico en Latinoamérica pero desconocido en España. El "Baldor"

¿Qué podemos deducir según las investigaciones? Que lo importante es el conocimiento de los docentes en su materia, la experiencia que ayuda a tener más capacidad de adaptación al contexto y que, dedicar tiempo a crear materiales propios, es una pérdida de tiempo que, al final, detrae tiempo de lo realmente importante para la mejora educativa: la calidad de la enseñanza, el feedback, la coordinación y el desarrollo de experiencias significativas en el aula.

Ucrania ha lanzado con éxito su primer escuadrón de drones inteligentes capaz de seleccionar y fijar objetivos de forma totalmente autónoma, destruyendo un gran número de unidades rusas

Hace más de 50 años, en 1967, se inauguró el primer cajero automático del mundo, un invento que revolucionó la forma en que las personas acceden a su dinero y que hoy enfrenta un futuro incierto en la era de los pagos digitales. El origen de este dispositivo tan familiar y cotidiano para millones de personas en todo el mundo se remonta a una historia sorprendente que involucra al chocolate, la necesidad de los bancos de ofrecer un mejor servicio a sus clientes y la visión de un ingeniero británico.

no es raro buscar una aplicación móvil que nos ayude a matar el gusanillo por los idiomas. Sí, ya se sabe que nunca sustituirá a las clases con un profesorado que te corrija los errores y resuelva las dudas, pero en ocasiones la alternativa es tirar la toalla porque no nos da la vida o no podemos con más gastos. En esta ocasión el artículo está más centrado en aplicaciones concretas para aprender japonés, pero también comentaré si con ellas se puede aprender otros idiomas y los precios que tienen sus versiones completas.

A finales 2023, Willis Gibson -un niño de 13 años conocido en internet como "Blue Scuti"-, ganó el juego de la versión para Nintendo de Tetris, lanzado en 1989. Este logro revela lecciones sobre los límites del desempeño humano, según el científico cognitivo Tom Stafford. Lo que hizo Gibson y cómo lo hizo ofrece lecciones generales sobre cómo aprende la gente y cómo se van ampliando los límites del desempeño humano. La forma en que lo hizo nos dice mucho sobre cómo los límites del desempeño humano están cambiando en la era digital.

La entrañable tira cómica americana Tiger recogía hace décadas una viñeta muy evocadora para el eterno debate educativo. En escena, dos hermanos y su perro Stripe. El pequeño le dice al mayor: “He enseñado al perro a silbar”. “No le oigo silbar”, le responde el otro. Y el primero aclara: “Te he dicho que le he enseñado, no que él haya aprendido”. El neurobiólogo Héctor Ruiz, que rescató el chiste en su libro Los secretos de la memoria, señala: “Los métodos pedagógicos que funcionan son los que aseguran que van seguidos de un aprendizaje”.

Una de esas infografías que uno ve de manera recurrente es la llamada Cono del Aprendizaje y que es atribuido a Edgar Dale. En este cono se muestra una pirámide dividida varias veces de manera horizontal. Cada uno de esos niveles horizontales representa un método diferente aprendizaje y están ordenados según el porcentaje de recuerdo que conseguimos con cada uno de ellos.

"Los proyectos están muy bien en un mundo ideal, pero en el mundo real no funcionan. Los niños no aprenden. Para hacer un proyecto, primero tienes que saber sobre lo que vas a escribir, debes tener una base sólida. En la práctica, buscar información se traduce en hacer búsquedas en Google, los alumnos no tienen conocimientos para filtrar lo que encuentran". "He hecho ya muchos proyectos y lo que acaba saliendo es una chapuza. Los alumnos competentes nos piden no trabajar por proyectos, porque acaban haciendo el trabajo de los otros"...

En una decisión histórica, el pasado 31 de octubre un jurado de California falló a favor de Tesla en una demanda derivada de un accidente de 2019 que involucró a un Model 3 que funcionaba con piloto automático. El demandante, la familia del conductor fallecido, Micah Lee, alegó que el diseño defectuoso del piloto automático provocó que el vehículo se saliera de la carretera, chocando con una palmera y provocando la muerte de Lee.