Un nuevo y emocionante estudio de la Universidad de Sheffield que se publicó en el diario Swarm Intelligence estableció un nuevo método que permite a los ordenadores descifrar patrones complejos por su cuenta. Esta habilidad podría ser la puerta de entrada a algunas de las más avanzadas aplicaciones que se pueden dar a la inteligencia artificial. Para ello los investigadores están usando una nueva técnica llamada Turing Learning, con la que el equipo consiguió que un ordenador identificase movimientos dentro de un grupo de robots y descubrir...

En 1972, el ingeniero e inventor Nolan Bushnell fundó Atari, una de las empresas pioneras de la industria del videojuego. Pocos años después, a pesar del éxito alcanzado por la empresa con el legendario videojuego Pong, Bushnell vendió Atari en 1976 a Warner. Después, Bushnell lanzó una máquina expendedora de software única llamada Cumma Metawriter en 1983.La Cumma Metawriter permitía a los compradores seleccionar entre cientos de títulos de software diferentes con sólo pulsar un botón.

El 5 de abril, xkcd lanzó Machine, el 15º proyecto anual de April Fools que he hecho con ellos. Es un juego con el que habíamos soñado durante años: un gigantesco constructor de máquinas Rube Goldberg al estilo de los clásicos juegos de Incredible Machine, hecho de un mosaico de máquinas creadas por lectores individuales de xkcd. Para más detalles, consulta el maravilloso artículo de Explain xkcd. Esta es la historia de cómo construimos Machine en 3 semanas, y lo que aprendí por el camino.

La IA generativa no es una curiosidad técnica o un futuro inevitable. Concebirla como un sistema de relaciones entre personas y máquinas, que comete errores y requiere cuidado, permitirá resolver mejor los problemas que acarrea.

SquidKid47, redditor y estudiante de la Universidad de Waterloo (Canadá), subió a Reddit una imagen de una máquina expendedora de M&M del centro junto al texto: “Oye, entonces ¿por qué las estúpidas máquinas de m&m tienen reconocimiento facial?“. En la imagen se podía apreciar un pequeño bug sobre la pantalla táctil donde se leía: ““Invenda.Vending. FacialRecognition.App.exe — Application error”. Horas después aquel mensaje tenía cientos de respuestas que iban a llevar a la misma conclusión: la máquina usaba tecnología de reconocimiento facial.

Alan Turing fue, sobre todo, un adelantado a su época, un genio capaz de convertirse en héroe de guerra, resolver problemas de biología y convertirse en pionero de la informática, todo al mismo tiempo. No hay más que echar la vista atrás y recuperar algunas de sus charlas de hace más de 70 años. Turing le hablaba a la sociedad de 1950, pero con sus predicciones parecía que el matemático vivía en el futuro, entre nosotros. Estas fueron algunas de sus teorías, muchas, la gran mayoría, convertidas en inquietantes hechos.

Niklaus Emil Wirth, nacido en Winterthur, Suiza, el 15 de febrero de 1934, y fallecido el 1 de enero de 2024, fue un renombrado científico de la computación suizo. Su legado en el diseño de lenguajes de programación y en el campo de la ingeniería del software es inmenso. Wirth fue el cerebro detrás de lenguajes como Pascal y recibió el prestigioso Premio Turing en 1984, reconocimiento máximo en ciencias de la computación.

Tomás ha recibido del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo la respuesta a su solicitud -presentada en 2020- que le concede el título de “modelo de utilidad pública” otorgándole un derecho de exclusiva en todo el territorio nacional durante 10 años para su máquina, a la que ha bautizado como Tomasenka. Este agricultor empezó a madurar su idea durante el confinamiento, e hizo los bocetos. Al no encontrar un herrero que quisiera fabricarla para él, decidió ponerse manos a la obra y materializó el invento, en su propia nave.

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...

En 1928, los matemáticos alemanes David Hilbert y Wilhelm Ackermann propusieron una pregunta llamada el Entscheidungsproblem (“problema de decisión”). Con el tiempo, su pregunta conduciría a una definición formal de computabilidad, que permitió a los matemáticos responder a una serie de nuevos problemas y sentó las bases para la informática teórica.

A Rain-1 se le ocurrió que sería buena idea pedirle a GPT-4 que diseñara un test de Turing inverso, con los siguientes matices: en este caso es la «máquina» (inteligencia artificial) la que debe diseñar la prueba para diferenciar humanos de máquinas, que es más o menos algo cercano a lo que intenta el test de Turing: intenta averiguar si una máquina es inteligente o tiene un comportamiento similar al de un ser humano. Sólo que como es una máquina puede parecer más complicado que haga las preguntas correctas (...)

¿No has usado nunca una máquina de escribir de verdad y crees que eran iguales que los teclados de ahora? Prueba.