Suplir de manera efectiva a los conductores humanos requerirá que la IA de los coches autónomos sea capaz de 'ponerse en el lugar' de peatones y otros vehículos, anticipando así sus reacciones. pero ¿cómo se está logrando esto?
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Los modelos VQA son buenos describiendo los elementos de una imagen, pero no respondiendo a preguntas relacionadas con el texto mostrado en la misma (en carteles, señales, prendas de ropa, etc). Facebook trata ahora de cambiar eso.
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Nils J. Nilsson fue uno de los creadores de Shakey, un robot que ya era capaz de detectar su entorno y trazar sus propias rutas a finales de los 60: su algoritmo es el abuelo del que ahora usan los coches autónomos.
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La Carnegie Mellon empezará a impartir el próximo curso un título de grado de automatización de la ciencia.
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En el futuro, un botón podría bastar para poner la voz de El Fary al último éxito de las radiofórmulas.
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Fueron capaces de lograr que sus redes neuronales aprendiesen desde cero a jugar al Go y a Starcraft, pero lograr el mismo hito con el álgebra puede ser más complicado.
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Un ejemplo de lo que los investigadores llaman el 'Internet de las Cosas Musicales' (IoMusT), con el que pretenden abrir nuevos caminos para la formación y el perfeccionamiento de los intérpretes.
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La prueba a la que se sometió a esta IA (desarrollada en la Univ. de Shanghái Jiao Ton)g requería que ésta fuera capaz de 'comprender' un texto para responder preguntas sobre el mismo.
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Google no abandonó la robótica tras la venta de Boston Dynamics en 2017: ha estado desarrollando un brazo robótico capaz de calcular (usando tres redes neuronales) cómo lanzar objetos en base a su forma y peso.
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No, esto no significa que la inteligencia artificial pueda decirnos cuándo nos vamos a morir. Pero permite ayudar a los médicos a mejorar la atención médica preventiva en base a la detección de patrones de riesgo.
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Este año, el premio va a parar a tres investigadores (un francés, un canadiense y un inglés) que tuvieron un papel central a la hora de despojar de su mala fama a la inteligencia artificial a partir de la década de los 90.
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Los investigadores señalan que su su objetivo es "democratizar la inteligencia artificial" y "permitir que expertos y no expertos puedan diseñar arquitecturas de redes neuronales de manera eficiente".
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La percepción del robot en este caso es equiparable a la sinestesia humana, y ya arroja una precisión superior al 64,3% en la identificación de objetos.
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El empeño del régimen chino por hacerse con la corona de la inteligencia artificial (un empeño verbalizado en 2017, pero que viene de mucho antes) empieza a dar sus frutos, para disgusto de los norteamericanos.
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La imagen, publicada en el s. XIX en una revista alemana, ha terminado siendo analizada por la API de Google Cloud Vision, y el resultado del experimento ha causado un debate entre los aficionados a la IA.
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Los 'atlas de activación' se alzan como el mejor modo de saber qué ocurre dentro de las redes neuronales que analizan imágenes.
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Aunque parezca extraño, la IA no es especialmente eficiente a la hora de guiarse por un espacio siguiendo instrucciones humanas. La empresa hermana de Google está tratando de solucionarlo.
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Hasta que no creemos IA fuerte, las máquinas no podrán compararse con los humanos. De hecho, aún tienen que demostrar que son capaces de estar al nivel de los animales más inteligentes. Para eso se ha creado esta competición.
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La denuncia de un investigador respecto al uso de "conceptos binarios de género" refleja las complejidades a las que se enfrenta el desarrollo tecnológico cuando se cruzan en su camino cuestiones sociopolíticas.
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Que las máquinas puedan comprender (e incluso replicar) nuestro humor puede ser fundamental para mejorar nuestra interacción con ellas en un futuro cercano. Pero antes tenemos que ponernos de acuerdo en cómo codificarlo.
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