Solemos preferir tratar con una persona antes que con un sistema tecnológico, incluso cuando este ofrece mejor rendimiento, pero estamos más dispuestos a confiar en las máquinas si nos demuestran que son capaces de aprender

En 2020, recomendar el contenido adecuado puede ser un diferenciador importante para una plataforma, y Netflix lo sabe. Un estudio de BetaSeries publicado hace unos meses subrayó la importancia de la recomendación en un momento en el que hay demasiados programas que se ofrecen en streaming. En una publicación de blog publicada el 10 de diciembre, Netflix muestra cómo funciona su recomendación de inteligencia artificial. Hay mucho en juego detrás de la recomendación de contenido. El contenido es muy caro y la competencia es feroz.

En los últimos años, los estudios de investigación y los artículos de opinión han tratado de explicar la nueva polarización y el reparto de la política de los EE.UU. después de Trump y la política del Reino Unido posterior al Brexit. Ahora está bien establecido tanto por la investigación académica como por la propia investigación de Facebook que Facebook conduce a una mayor polarización en las opiniones políticas de sus usuarios, pero el análisis retórico todavía no ha dado cuenta del papel que juegan los algoritmos en la comunicación...

Un nuevo estudio del National Institute of Standards and Technology de Estados Unidos (NIST, por sus siglas en inglés), así lo confirma. El NIST lleva desde mayo estudiando cómo rinden los algoritmos de reconocimiento facial. Los estudios de julio y agosto demostraban que algunos algoritmos fallaban muchísimo, hasta el 50% de las veces, pero los resultados del último informe, publicado esta misma semana, demuestran que el rendimiento de los algoritmos de reconocimiento facial detectando a personas con mascarillas ha mejorado tanto que es...

Como prueba más reciente de que la humanidad no ha aprendido nada de la franquicia "Terminator", presentamos RoboGrammer, un algoritmo de inteligencia artificial que puede diseñar sus propios cuerpos robóticos.

[…]FB entrenó un algoritmo de aprendizaje automático para predecir los mensajes "malos" y degradarlos. Al principio, el nuevo algoritmo redujo la visibilidad de esos los contenidos. Pero también redujo el número de veces que los usuarios abrieron Facebook, o "sesiones". "Los resultados fueron buenos, excepto por una disminución de las sesiones, lo que nos motivó a probar un enfoque diferente". En un segundo 'ajuste' permitieron más contenido "malo para el mundo", sin reducir las "sesiones" y el tiempo dedicado por los usuarios a la aplicación.

El número de mujeres sigue siendo muy pequeño en el diseño de la IA. Sólo el 12% de las personas con capacidad de decisión en el desarrollo de la IA son mujeres, sólo el 11% de programadoras de código fuente, sólo el 20% del profesorado en asignaturas relacionadas con la IA. Seis mujeres programaron la primera computadora electrónica como parte de un proyecto secreto del ejército estadounidense en la Segunda Guerra Mundial. Poco se sabe de ellas, pero todo el mundo conoce la historia de Bill Gates fundando su empresa en un garaje.

Muchos grandes fondos de capital de riesgo utilizan inteligencia artificial (IA) para respaldar sus decisiones de inversión. Bill Maris, ex socio gerente de Google Ventures, dijo una vez que cuando "tienes acceso a los conjuntos de datos más grandes del mundo ... sería una tontería salir y hacer inversiones instintivas".

En el campo de la inteligencia artificial (IA), existen algoritmos que aprenden mediante un sistema de recompensas y penalizaciones. Estos algoritmos ya están superando a los jugadores profesionales de StarCraft, Dota 2 y las difíciles damas de Go chino.

Habrá sectores que se verán ampliamente beneficiados por el desarrollo de la computación cuántica, pero esta innovación que está aún en fase de desarrollo no sustituirá por completo, al menos en las próximas décadas, a la computación clásica. Esta ha sido una de las principales conclusiones de la sesión magistral sobre Computación Cuántica organizada por AUSAPE.

En plena batalla mundial contra la desinformación, Google convirtió una web dedicada a la creación de fakes y contenidos engañosos en una de las páginas más visitadas de España. Su nombre es Diario Gol y durante más de un año ha jugado con los algoritmos de la multinacional para atraer a su web a tantas personas como algunos de los principales medios de comunicación del panorama nacional. Sus titulares confusos dando a entender la muerte de personajes conocidos o la filtración de fotos íntimas de mujeres famosas se han estado colando

Aunque los algoritmos de YouTube frenaron la viralización de vídeos sobre falsas curas o teorías de la conspiración dentro de su plataforma, estos fueron masivamente compartidos en Facebook y consiguieron millones de visualizaciones, documenta un nuevo estudio de Oxford

YouTube volverá a utilizar moderadores humanos como parte de su estrategia para prevenir la desinformación. Si bien el uso de personas se descartó, la plataforma se volcó a los algoritmos para moderar el contenido en los últimos meses. En una entrevista con el Financial Times, Neal Mohan, gerente de producto en YouTube, dijo que uno de los efectos negativos de la reducción en moderadores humanos fue el aumento de videos eliminados. Debido a la pandemia de la COVID-19, YouTube se valió de algoritmos para la moderación.

El objetivo de los algoritmos, las inteligencias artificiales y del machine learning es replicar los procesos de decisión del cerebro humano. Es decir, el algoritmo realiza todo el proceso de búsqueda, imitando la forma en la que lo haría un ser humano, en pocos segundos y muestra al usuario el resultado. Este proceso sería muy largo si lo realizara una persona, pero los algoritmos desarrollados artificialmente pueden hacerlo en pocos segundos.

En una de las charlas que John Mueller, experto en SEO de Google, mantiene con la comunidad de webmasters cada semana, uno de los oyentes preguntó por qué su página web, que había estado bien posicionada durante más de siete año, había sufrido una pérdida de posición en algunas de sus palabras claves en los últimos tiempos. Las respuestas no son una lista de «errores SEO», sino que se trata de problemas que deben comprenderse dentro del contexto de una página web concreta.

Google, Amazon, Netflix y ahora Instagram. Los sistemas de recomendación son a veces polémicos. Cuando fallan, ¿de quién es la culpa?, ¿del que lo creó o de los que lo alimentamos?

Si se trata de un algoritmo simple, las recompensas en el proceso de toma de decisiones están claras, y como cada paso que das es simple, te parecerá que ni siquiera "estás pensando". De hecho si esto lo hace un algoritmo sencillo, seguirá la flecha hasta que encuentre la recompensa al final del proceso de toma de decisiones. Sencillo, rápido y poco humano de cara a los resultados. Sí, poco humano… En cambio, si queremos darle un poco más de realismo, de forma que simulemos una mente humana, el algoritmo tiene que ser forzosamente más complejo.

Si buscamos privacidad, es una mala época. Lo mejor que nos puede pasar como ciudadanos hablando de privacidad, de cara a estar protegidos frente a esta captación constante y masiva de datos, tanto los nuestros como los del entorno que nos rodea, es que los sistemas que empleen las entidades públicas, jurídicas o fiscales, no estén actualizados. Mientras existan sistemas que sigan funcionando en entornos cerrados no integrados, podremos hablar de privacidad.

La falta de conocimiento y una polarización emocional del ser humano, es lo que nos hace vulnerables a la información que recibimos. Por lo que a falta de garantías de veracidad de la información, entra en juego la confianza que tenemos en el informador. Y es aquí, donde está el peligro. ¿En quién estamos confiando? Si hablásemos de la inteligencia artificial que conocemos en machine learning, estaríamos describiendo la ecuación de Bellman, particularizada para procesos estocásticos, pero no… no estamos hablando de ese algoritmo.

Un equipo de investigadores del MIT y de Intel han desarrollado un algoritmo capaz de crear algoritmos. Hablamos, de la posibilidad de que una máquina sea capaz de automatizar las tareas de programación, de manera que un programador pueda automatizar múltiples tareas tediosas o repetitivas o que cualquier persona sea capaz de programar describiendo las tareas que desea que ese programa lleve a cabo.

TikTok vive tiempos complicados en lo político (que no en lo que respecta al interés de los usuarios): la India ha prohibido descargar su app, y los Estados Unidos están estudiando seguir sus pasos.

Es habitual oír a los jóvenes que se enfrentan por primera vez al mercado laboral lamentarse de que muchos empleadores les exijan, al mismo tiempo, "juventud" y "experiencia", una experiencia que, por limitaciones de tiempo, no han tenido en muchos casos oportunidad de adquirir. Pero, ¿qué ocurre cuando uno de los requisitos de una oferta de trabajo te exige una experiencia que es, literalmente, imposible de adquirir sin vulnerar las leyes de la física?

«Para ser justos, no solo los humanos somos tontos. A veces, las máquinas supuestamente inteligentes también son muy limitaditas, pero eso es por impericia de sus creadores. Aún estamos lejos de lograr que una máquina tenga una inteligencia de tipo general similar a la humana». Este párrafo, extraído de 'Lo imprevisible', sintetiza el enfoque crítico y didáctico que impregna todas y cada una de las páginas de este libro. Marta García Aller, su autora, es periodista, escritora y da clases en varias escuelas de negocios.