A Peter le diagnosticaron la enfermedad de la neurona motora (EMN), la misma enfermedad incurable que mató a Stephen Hawking. La enfermedad degenera las células nerviosas que nos permiten movernos, hablar, respirar y tragar. Con el tiempo, puede paralizar físicamente a una persona mientras su cerebro permanece alerta, encerrado en un cuerpo que ya no puede controlar. A Peter le dieron dos años de vida, pero Peter tenía un plan para superar el pronóstico. Iba a convertirse en un cyborg.

Programar nunca ha sido fácil. Los primeros programadores escribían los programas a mano, garabateando símbolos en hojas de cuadrícula antes de convertirlos en grandes pilas de tarjetas perforadas que podían ser procesadas por el ordenador. Si había una marca fuera de lugar, todo tenía que rehacerse. Hoy en día, los programadores utilizan una serie de herramientas potentes que automatizan gran parte del trabajo, desde detectar errores mientras escriben a probar el código antes de implementarlo. Pero en otros sentidos, poco ha cambiado. Un erro

A comienzos de la semana pasada, Liam Porr solo había oído hablar de GPT-3. Al finalizar la misma, este estudiante universitario utilizó este modelo de inteligencia artificial (IA) para crear un blog completamente falso con un nombre de autor inventado. Lo ideó como un experimento divertido. Pero después, una de sus publicaciones alcanzó el puesto número uno en Hacker News. Pocas personas percibieron que su blog estaba generado completamente por IA y algunos incluso se suscribieron.

En esta conferencia DotCSV nos explica brevemente los inicios de las IA y el estado del arte y las notables capacidades de las IAs actuales. Desde reconocer y clasificar imagenes en mas de 20k clases. Transformar imagenes y videos: Cambiar el dia en noche o el verano en invierno. Cebrear un caballo o quitar las rayas a una cebra. Tranferir el movimiento de un bailarin a otra persona o el movimiento de labios para que coincida con un una locucion. O crear texto propio a partir de un pie de text Conferencia bastante actual de febrero de 2020.

Desde hace mucho hay aplicaciones que prometen que pueden desnudar una foto de una persona vestida. Tambien lo promete DeepNude, pero es una tarea tremendamente compleja, por diversos motivo desde las disponibilidad de los datos a la recreacion de la tarea. En este video DotCSV, desgrana con detalle como funciona una IA para que se imagine como es la version desnuda de una imagen. La IA es capaz de hacer su trabajo y se coherente y adaptarse a los tipos de cuerpo, aunque en el video se muestra un fallo muy gracioso.

Un estudio elaborado por científicos del University College de Londres (UCL) ha analizado cuáles son los delitos más peligrosos que generará el desarrollo de la inteligencia artificial en los próximos años.

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.

En inglés pero con animaciones y esquemas muy claros. Explica todo el funcionamiento de GPT3, el nuevo modelo de procesamiento de lenguaje de OpenAI que está revolucionando la Inteligencia Artificial estas semanas.

La nueva inteligencia artificial de OpenAI es capaz de escribir textos convincentes sin más instrucciones que el título, así como acordes y piezas de código informático. Sin embargo, aunque es el modelo más poderoso de su clase, sus creadores intentan rebajar las expectativas sobre su inteligencia

Entrevista de Gemma Castellanos, de Informativos.net, a José Ignacio Latorre, físico cuántico, de vocación humanista y que lidera varios proyectos de computación cuántica. Latorre ha formado a un buen ramillete de físicos que ahora trabajan, repartidos por el mundo, en otros tantos proyectos relacionados con la IA y la computación. Entrevistadora y entrevistado diseccionan con natural transversalidad temas sociales, políticos y económicos de actualidad, sin dejar indiferente a nadie.

Con la herramienta se pueden hacer dos cosas. La primera, más para profesionales, es subir una imagen con jeroglíficos para que el modelo los reconozca y pueda ayudar a conocer su significado. La segunda es escribir nuestro propio texto y obtener la traducción en jeroglíficos.

«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.

Muchos de los resultados obtenidos por la IA en los estudios realizados sobre los conjuntos de datos disponibles podrían no ser totalmente representativos

La inteligencia artificial (IA) vive un nuevo auge. Los éxitos de la técnica conocida como aprendizaje profundo han sido presentados por muchos científicos, compañías y medios de comunicación como una prueba de que la IA general está cerca. ¿Es cierto? La realidad es muy otra. Un análisis pausado revela que los algoritmos actuales siguen siendo propensos a errores catastróficos, carecen de capacidad de razonamiento y contextualización, y no poseen nada remotamente parecido al sentido común humano.

LaLiga de fútbol española estrena AIProclips, una herramienta desarrollada por el Grupo Mediapro junto a IBM que permite generar en tiempo real resúmenes de los partidos, adaptados a criterios personalizados. Es decir, lo que antes era un trabajo manual de seleccionar las mejores jugadas siguiendo criterios futbolísticos, ahora es posible hacerlo de forma automatizada gracias a una IA que ha sido entrenada para "entender de fútbol" y poder "valorar" qué peso asignar a cada acontecimiento del partido.

Más de 1.700 investigadores se han levantado en contra de la utilización de esta IA por considerarlo un método “socialmente injusto”.

Prueba de concepto de cómo realizar un deepfake de danza

Facebook ha anunciado al ganador de un concurso de sistemas de inteligencia artificial para detectar vídeos ultrafalsificados de forma automática. Pero su precisión del 65 % sigue siendo insuficiente para ganar esta batalla. Puede que en el futuro ni siquiera las personas sean capaces de detectarlos. A las empresas de redes sociales les preocupa la posibilidad de que los deepfakes pronto inunden sus plataformas. Pero detectarlos automáticamente resulta difícil.

Puede ser el primer caso registrado en la historia. Un software de procesamiento de imagen identificó a un hombre de Míchigan como el culpable de un crimen que no cometió. Al final, se demostró que el algoritmo de inteligencia artificial de identificación de rostros había dado un resultado erróneo.

Los grandes buscadores ofrecen la posibilidad de hacer búsquedas inversas de imágenes. Es decir, buscar a través de imágenes concretas otras iguales o similares. Es básicamente lo mismo que hace PimEyes, pero con rostros.

Con la creciente utilización de la Inteligencia Artificial (IA), se empieza a prestar más atención a sus posibles consecuencias negativas. Esto ha dado lugar a la proliferación de directrices éticas voluntarias o principios de la IA, mediante los cuales las organizaciones declaran públicamente que desean utilizar la IA de manera justa, transparente, segura, robusta, centrada en el ser humano, etc., evitando cualquier consecuencia negativa o daño.

GAN han capturado la imaginación del mundo. Su capacidad para soñar imágenes realistas de paisajes, automóviles, gatos, personas e incluso videojuegos representa un paso significativo en la inteligencia artificial. Este nuevo proyecto llamado StyleGAN2, presentado en CVPR 2020, utiliza el aprendizaje por transferencia para generar un número aparentemente infinito de retratos en una variedad infinita de estilos de pintura.

Ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachussets han desarrollado un chip del tamaño de un confeti que procesa la información de la misma forma que lo hace el cerebro. El chip está formado por decenas de miles de sinapsis cerebrales artificiales conocidas como memristors que operan igual que la sinapsis cerebral: reciben señales de una neurona, en forma de iones, y envían una señal a la siguiente neurona.