Un grupo de neurocientíficos de la Universidad de Cambridge, Gran Bretaña, ha descubierto el modo de borrar miedos específicos del cerebro, usando una combinación de inteligencia artificial y tecnología de escaneo del cerebro.

A medida que la inteligencia artificial y el machine learning van mostrando sus posibilidades, no ya únicamente en términos de lo que pueden o no pueden hacer, sino también de las barreras de entrada que supone su uso al hilo del desarrollo de plataformas de MLaaS, Machine Learning as a Service, surgen también debates sobre la sustitución de trabajadores por máquinas o, mejor, por algoritmos, en ámbitos de todo tipo. Ahora el debate se ha extendido también a los trabajadores de cuello blanco, Facebook, Google o Microsoft ya están en ello.

Esta semana, sin duda, el paper más interesante ha sido el titulado "When CSI Meets Public WiFi: Inferring Your Mobile Phone Password via WiFi Signals", publicado en un congreso ACM por unos investigadores de la Universidad de South Florida. Se trata de un estudio que intenta averiguar qué números está tecleado una persona en su smartphone por los movimientos que realiza sobre la pantalla y las perturbaciones que se producen en el campo WiFi.

Tres mil quinientas. Cinco mil novecientos nueve. Mil ochocientas treinta y tres. Esas son las cifras de suicidios en España, México y Colombia, toda una epidemia invisible de la que sabemos muy poco pese a su gran impacto social.

¿Qué es más seguro: Una persona al volante de un coche o que conduzca el vehículo solo?, ¿tenemos una clase política "absolutamente mediocre" que frena el avance tecnológico del país? ... el profesor de Innovación en IE Business School Enrique Dans repasa la situación tecnológica que vivimos.

Microsoft hace libre su kit de Machine Learning y reconocimiento de voz para democratizar la "inteligencia artificial".

A pesar del "hype", los coches sin conductor todavía no saben como realizar muchas de las tareas que son simples para un conductor humano, como reconocer una acera o un semáforo. Científicos del centro de visión por computador de Barcelona acuden al recate con Synthia, una ciudad virtual que puede ayudar a entrenar IAs a reconocer todo tipo de obstáculos y situaciones, incluso con lluvia o nevada.

El objetivo de este curso es darte una compresión general del área del aprendizaje automático, abarcando teoría, aplicación, y el funcionamiento de algoritmos supervisados, no supervisados y de aprendizaje profundo

Google ha puesto sus herramientas de inteligencia artificial basadas en redes neuronales a disposición de los desarrolladores en la nube. Con estas herramientas, la aplicación puede aprender y de este modo adaptarse a una situación. También, es capaz de detectar patrones y asociarlos. Google ya usa estos servicios en las búsquedas de imágenes y por voz, en las traducciones y en las respuestas inteligentes de Inbox. Ahora los desarrolladores podrán crear modelos de aprendizaje automático basándose en datos. En español: goo.gl/ZXRCyh

En este tutorial explicamos como hacer Análisis de Sentimiento en textos en español, esto es, asignar una polaridad positiva o negativa a un texto de forma automática.

La mayoría de nosotros subutilizamos nuestro ordenador. Con subutilizar no me refiero al uso intensivo de los componentes, me refiero a que no hacemos una gran parte de las cosas que podríamos hacer y que el código abierto pone a nuestro alcance.

Por resumirlo con un lenguaje sencillo, las redes neuronales son básicamente una imitación en software del funcionamiento de las neuronas de los animales: de sus interconexiones y de cómo ciertos estímulos de entradas producen ciertas salidas o resultados. Por otro lado, el aprendizaje automático consiste básicamente en dotar a los ordenadores de inteligencia artificial permitiéndoles aprender – y una forma de hacerlo es utilizando redes neuronales.

Decidí cuál sería mi proyecto de fin de semana: iba a sacar todos los trucos de aprendizaje automático en mi caja de herramientas para calcular la estrategia de búsqueda óptima para encontrar Wally.

El control de salud podrá convertirse en algo preventivo que te permita mejorar tu salud o en algo completamente pernicioso que se convierta en un asedio de ofertas con planes de pensiones, ataúdes baratos, denegación de créditos, inhabilitación para avalar operaciones o incremento de costes en seguros sanitarios, de vida o de conducir. "Lo siento señor Martínez, no podemos darle ese crédito a 5 años porque nuestros sistemas dicen que tiene una probabilidad de morir dentro de 2 años superior al 82 % y por política de compañía bla, bla, bla..

"El algoritmo no es recursivo", dijo Zhao, cuya especialidad de investigación es visión computacional. En vez de eso, el algoritmo compila un diccionario de su contenido mientras procesa el vídeo. Luego, usa el diccionario aprendido para decidir de forma eficiente si un nuevo segmento visto es similar a los eventos previamente observados, como el tráfico rutinario en una autopista. Los segmentos que son de éste modo identificados como recurrencias triviales o carente de acontecimientos importantes son excluídos del resúmen...

Un artículo en The Atlantic, “The era of fake video begins“, subraya el problema que surge cuando el desarrollo del machine learning hace perfectamente posible crear vídeos manipulados en los que se puede obtener prácticamente cualquier efecto, desde insertar una cabeza en un cuerpo de otra persona con un nivel de perfección que convierte el cambio en prácticamente imperceptible, hasta cambiar el movimiento de los labios de un personaje y su voz para que parezca que dice algo que no ha dicho.

Hace unos meses Google anunciaba AlphaZero, una IA para ajedrez basada en redes neuronales capaz de derrotar a Stockfish, por el momento el motor de ajedrez más potente del mundo (www.meneame.net/story/alphazero-derrota-stockfish-8-tras-tan-solo-4-ho). Sin embargo, Google no publicó la red neuronal en sí. Leela Chess Zero surge como un esfuerzo colaborativo open source con el objetivo de replicar los resultados de AlphaZero y, posiblemente, mejorarlos.

Diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.

Ingeniero de Telecomunicación y doctor en Ingeniería de Telecomunicación especializado en procesamiento de señal y machine learning por la Universidad Carlos III de Madrid, Felipe Alonso Atienza ha desarrollado gran parte de su carrera profesional como profesor en la Universidad Rey Juan Carlos realizando tareas docentes e investigadoras. En el ámbito investigador, ha dirigido varios proyectos competitivos y publicado más de 15 artículos internacionales relacionados con la aplicación del machine learning a la salud.

"Hemos notado que lo que comenzó como una limpieza rutinaria de la navegación de la tienda de Steam se ha convertido en una historia sobre la desaparición de las Steam Machines. La sección de la tienda de Steam sigue disponible, pero fue eliminada de la barra de navegación principal basándonos en el tráfico de los usuarios". En estos términos se ha expresado Pierre-Loup, uno de los desarrolladores de Valve, para tratar de aclarar la supuesta (y por ahora incierta) defunción de los ordenadores para juegos impulsados por Valve.

Asegura que retirar el enlace de la página principal es una limpieza rutinaria y que los ordenadores siguen apoyados por Valve a la venta en Steam. Además quieren usar lo aprendido para implementar mejor Vulkan para mejorar el rendimiento gráfico de los juegos

Se sirve del aprendizaje automático para reconocer y recoger diferentes tipos de objetos. El robot usa un software llamado Dex-Net para determinar cómo recoger objetos con una eficiencia increíble; incluso aquellos con un aspecto extraño. Este nuevo robot ha sido construido por el profesor de la Universidad de California en Berkeley (EE. UU.) Ken Goldberg y por Jeff Mahler, uno de sus estudiantes graduados.

En lugar de ralentizarse a medida que envejecen, el aprendizaje profundo podría lograr que los ordenadores vayan mejorando sus funciones automáticamente.

La aplicación ciega de las nuevas técnicas de inteligencia artificial puede llevar a una amplificación de los sesgos culturales preexistentes en el corpus de datos usados para "entrenar" los algoritmos. De hecho, es algo que ya ha sucedido, incluso usando como fuente artículos periodísticos escritos por periodistas profesionales. En este artículo se explica una de las aproximaciones más punteras para revertir ese sesgo.

La ceremonia de entrega de los Oscars, recién concluida hace unos instantes, me ha dejado un sabor de boca muy interesante: los galardones han ido cayendo, uno detrás de otro, siguiendo las predicciones publicadas anteriormente por los algoritmos que, el pasado 1 de marzo, publicó BigML, la compañía de machine learning en la que soy asesor estratégico. Y cuando digo “uno detrás de otro”, realmente me refiero a eso: un pleno. Absoluto.

Los creadores de esta gran base de datos la han hecho pública para retar a los expertos de visión artificial para que mejoren las tecnologías de asistencia.

La noche que Ian Goodfellow intentaba ayudar a unos amigos con un problema, no sabía que estaba a punto de hacer uno de los mayores avances de la historia de la inteligencia artificial: las redes generativas antagónicas.

Está claro que la IA juega un papel muy importante y creciente en la industria de los servicios financieros. ¿Va a entrar igual en el sector de la asesoría y la consultoría corporativa?

E-learning es un proceso de enseñanza-aprendizaje en el que el alumno pasa a ser el centro de la formación, al tener que autogestionar su aprendizaje, con ayuda de tutores y compañeros. ¿Podría servir el E-learning para personas con discapacidades?

Archivarix.com es un servicio que permite restaurar sitios web desde el archive.org . La descarga y el procesamiento del contenido se realizan en nuestro servidor, no gasta ni tiempo ni tráfico, y como resultado obtiene un archivo con el sitio web listo para usar. - Obtiene un sitio web que funciona y no contiene páginas 404, imágenes defectuosas, enlaces externos, scripts que no funcionan y otro tipo de basura. Todos los archivos defectuosos se reemplazan por códigos auxiliares (stubs) que podrá redactar, y los banners

Aprende a codificar en R y Python :)

El impacto que está teniendo la Inteligencia Artificial sobre nuestras vidas es enorme e innegable, incluso a nivel de profesiones. Únicamente podemos especular el modo en que acabará afectándonos. La inteligencia artificial puede hacer mucho bien por la humanidad pero mal usada podría tener consecuencias nefastas, tal y como apuntan opiniones de científicos y empresarios muy reputados como son Stephen Hawking o el propio Elon Musk),

Llevamos un par de años oyendo en todos sitios que la Inteligencia Artificial va a cambiar el mundo. Quizás sea verdad, quizás no. Mientras tanto, muchas empresas aprovechan el desconocimiento de la gente para vender productos que prometen tener Inteligencia Artificial. ¿Nos están engañando?

General Electric está creando un sistema basado en Inteligencia Artificial, que sea capaz de predecir la aparición de fallos durante la impresión 3D en metal, alterando los parámetros de impresión en tiempo real.

Esta creación artificial utiliza una refinada arquitectura de redes neuronales para lograr una voz más humana en la conversión texto-a-voz (TTS). forma parte de un trabajo publicado en ArXiv bajo el enrevesado título de Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions.

Si cumple su promesa, el aprendizaje automático cuántico podría transformar la inteligencia artificial. O tal vez sea la inteligencia artificial la que revolucione los ordenadores cuánticos. Sea como sea, ambos campos no dejan de avanzar

Recopilacion de los logros obtenidos por el aprendizaje profundo (deep learning) durante el ultimo año.

Son 'guapas', son listas y, también, son multifunción. Hablamos de las inteligencias artificiales, de los sistemas, dispositivos y algoritmos que parecen sacados del mismísimo Black Mirror y que en Blade runner cumplirían una función social. En eldiario.es hemos hablado este año de sistemas que lo mismo escribían noticias que pintaban cuadros de forma autónoma. También de los que se aventuraban a anticipar el final de una relación e incluso del Gran Hermano chino.

Es evidente que el ser humano necesita y tiene miedo de la IA y la robótica. Entonces ¿qué podemos hacer para no sucumbir ante esta nueva evolución? De nuevo, es posible que la Ciencia Ficción nos esté ofreciendo una pista, pero además puede llegar de los clásicos de todos los tiempos: Star Wars o La Guerra de las Galaxias.