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

El fundador de Facebook no cree que en el futuro tengamos una única inteligencia artificial y carga contra los modelos cerrados de sus rivales.

Resulta muy provocativo pensar en la definición de inteligencia artificial general (AGI), también llamada inteligencia general artificial o inteligencia artificial fuerte, como un tipo considerado hasta el momento hipotético de inteligencia artificial que iguala o excede la inteligencia humana promedio.

Jon Hernández, fotógrafo y creador del canal de Youtube "Inteligencia Artificial", habla de cómo afecta a su sector y al resto de empresas la IA. Nos da su visión del impacto que supone en la sociedad y en el ámbito personal la Inteligencia Artificial.

Todos los vídeos son en realidad el mismo vídeo: cientos y cientos de mujeres cuya única profesión conocida es caminar con cara de cervatillo asustado que acaba de encontrarse con las luces de un coche en medio de una oscura carretera. Es lo único que hacen: ir a sitios con cara de estar meandose encima, mientras el resto de la humanidad (seguramente actores contratados) las contempla como si hubiesen visto a una mesías que les acaba de confirmar que sí, la leyenda del cuerpo perfecto era cierta. Pero no: es simplemente una martingala de IA.

Estas aplicaciones te ofrecen una puerta de fácil acceso y agradable estancia, donde la vanidad y la superficialidad reinan sin piedad, y como el adicto a las drogas, no es consciente de que tiene un problema hasta que es demasiado tarde. Es desolador ver cómo la juventud y gran parte de las personas adultas caen en la trampa de la atención fácil, sacrificando su dignidad a cambio de unos cuantos segundos de efímera fama.

La Asociación de la Industria Discográfica de Estados Unidos (RIAA), a la que pertenecen Universal Music Group Recordings, Sony Music Entertainment y Warner Records, ha demandado a las empresas Suno y Udio por entrenar sus modelos de Inteligencia Artificial (IA) con canciones originales y con derechos de autor de sus catálogos. Suno AI y Udio son plataformas gratuitas especializadas en la generación de música y en la conversión de texto a música, que aún están disponibles en versión beta.

Video de twitter en el que: -Ella y su novia deciden tener un hijo por inseminación artificial porque son Iesbianas. -Su novia se pira y le dice que no le va a dar ni un euro por el niño. -Ahora busca al donante porque el padre biológico tiene que hacerse responsable.

ChatGPT, Copilot o Claude ofrecen respuestas a nuestras preguntas que siempre parecen coherentes y correctas aunque no lo sean, pero una cosa es habitual en ellos: su tono es muy formal y serio. Eso parece ser un obstáculo para la experiencia de uso, y las empresas de IA están trabajando en un cambio importante.

Las generaciones actuales prefieren contenidos basados en la imagen a los sustentados en texto. Esto hace que resulten más instantáneos y que se reproduzcan a través de teléfonos celulares o móviles. Las redes que ocupan un lugar preferente varían con el tiempo. En el año 2017, las mayores contrincantes de Facebook eran Snapchat e Instagram, pero el mercado cambia rápidamente y hoy Tiktok aumenta su popularidad día a día a una velocidad impresionante.

Investigadores han desarrollado un innovador test de sangre impulsado por inteligencia artificial (IA) que puede predecir la enfermedad de Parkinson hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas, lo que podría transformar la forma en que se diagnostica y trata esta enfermedad neurodegenerativa.
El test utiliza IA para analizar marcadores clave en las muestras de sangre que están relacionados con la inflamación y la degradación de proteínas. A través de estos análisis, el test intenta predecir qué pacientes desarrollarán la enfermedad.

¿La inteligencia artificial podría ayudarnos a resolver problemas matemáticos? Aldo responde.

"La gran mayoría de seguidores que hemos ganado llegan desde el público femenino", confiesa el responsable de redes de la Federación, Javier Alonso Mesonero.