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Alibaba dice haber conseguido una inteligencia artificial con mejor comprensión lectora que los humanos

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Alibaba dice haber conseguido una inteligencia artificial con mejor comprensión lectora que los humanos

Alibaba ha desarrollado un modelo de red neuronal profunda capaz de conseguir una puntuación más alta que la de los humanos en comprensión de lectura. La puncuación ha sido medida con la Stanford Question Answering Dataset, una prueba a gran escala en la que se le hacen a los lectores más de 100,000 preguntas, y que es utilizada por empresas como Google, Facebook o Microsoft para medir la comprensión lectora de sus IAs.

Según los datos que ha revelado la empresa, su modelo de "machine-learning" ha obtenido una puntuación de 82.44 puntos en el test, cuando la media de calificación que suelen tener los humanos en ella es de 82.304. No se trata de una diferencia notable, pero sí de un nuevo ejemplo de los grandes logros que estamos empezando a obtener en el aprendizaje de nuestros sistemas de inteligencia artificial.

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Adobe quiere transformarnos en maestros de Photoshop con la ayuda de la inteligencia artificial

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Adobe quiere transformarnos en maestros de Photoshop con la ayuda de la inteligencia artificial

Todos los que hemos usado Photoshop podemos estar de acuerdo en que seleccionar un sujeto para editar es la cosa más tediosa y molesta que existe, ya que requiere trabajo, tiempo, precisión y mucha, mucha paciencia. Pues al parecer Adobe ha escuchado nuestras plegarias.

Hoy día existen algunos complementos que nos ayudan en esta tarea, pero la mayoría son de pago o no funcionan como prometen, así que la mejor solución tenía que venir del creador de Photoshop y como función incluida en el programa. Conozcamos la nueva 'Select Subject'.

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20 millones de cámaras equipadas con inteligencia artificial hacen que China sea el verdadero 'Gran Hermano'

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20 millones de cámaras equipadas con inteligencia artificial hacen que China sea el verdadero 'Gran Hermano'

En China se lo han tomado muy en serio el tema de la seguridad, ya que su nuevo sistema de vigilancia masiva es tan asombroso que raya en lo aterrador. Vamos, los sistemas de vigilancia son algo habitual en las ciudades, con ellos se busca monitorizar el tráfico, dar seguimiento a accidentes o posibles actos delictivos.

Si lo analizamos bien, las cámaras de seguridad pueden ser una herramienta muy útil si se les sabe sacar provecho. Pero lo que han hecho en China supera todo lo que hemos visto anteriormente, ya que han montado una enorme de red que se alimenta de la información de 20 millones de cámaras equipadas con un sistema de inteligencia artificial, las cuales no sólo ven, sino que también "saben" lo que ven.

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En el MIT también odian la espera de un vídeo cargando y ya buscan combatirla con inteligencia artificial

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En el MIT también odian la espera de un vídeo cargando y ya buscan combatirla con inteligencia artificial

El llamado buffering es una de las pesadillas a las que se enfrenta internet hoy día, ya que arruina la experiencia de los espectadores, hace perder ingresos a los anunciantes y es todo un dolor de cabeza para los equipos técnicos de los sitios.

En el MIT lo tienen claro y ya han diseñado un sistema basado en machine learning cuyo objetivo es ofrecer servicios de streaming fluidos, sin cortes ni cambios en la resolución. ¿Un sueño hecho realidad? Podría ser, ya que hasta el momento las primeras pruebas han sido satisfactorias.

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La inteligencia artificial de Google ha aprendido a editar fotografías por sí sola y el resultado es asombroso

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La inteligencia artificial de Google ha aprendido a editar fotografías por sí sola y el resultado es asombroso

Los aficionados a la fotografía saben que aprender este arte requiere tiempo, paciencia y experimentar mucho. Pero ahora Google nos quiere demostrar que la inteligencia artificial puede imitar las capacidades de un fotógrafo en tiempo récord y con resultados sobresalientes.

En un nuevo experimento, Google nos muestra como su sistema de inteligencia artificial es capaz de editar fotografías de paisajes de forma profesional, a un nivel que incluso es capaz de engañar a fotógrafos que han dedicado gran parte de su vida a esto.

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Google ha creado un 'Paint con esteroides': IA para que los que no sabemos dibujar obtengamos resultados brillantes

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Google ha creado un 'Paint con esteroides': IA para que los que no sabemos dibujar obtengamos resultados brillantes

Sí, lo sabemos, dibujar con un mouse en un ordenador o sobre la pantalla táctil de un smartphone puede ser un verdadero dolor de cabeza, más si no nos tocó el gen del dibujo y nuestras creaciones se van más hacia el lado del arte abstracto. Pues hoy estamos de suerte, ya que Google ha escuchado nuestras plegarias y ha creado la herramienta perfecta para quienes no sabemos dibujar.

AutoDraw es un herramienta en línea que nos permite dibujar como cualquier otro programa o aplicación, la diferencia radica en que Google le ha incorporado inteligencia artificial para que el sistema trate de adivinar lo que estamos dibujando. Es decir, que nuestro arte abstracto se podrá transformar en una imagen que todo el mundo podrá entender sin mucho esfuerzo.

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¿Inteligencia artificial en tu smartphone sin la nube? Sí, gracias al aprendizaje federado de Google

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¿Inteligencia artificial en tu smartphone sin la nube? Sí, gracias al aprendizaje federado de Google

Seguramente muchos seáis algo suspicaces con los servicios de Google y la forma en la que su software recolecta datos para mejorar la experiencia de usuario. Sus algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático hasta ahora tenían que comunicarse con su gigantesca nube, algo que planteaba ciertas amenazas a nuestra privacidad, pero eso ya está cambiando.

La empresa ha comenzado a aprovechar el llamado "aprendizaje federado", un tipo de procedimiento que se aprovecha de la capacidad de nuestros smartphones para entrenar al sistema y mejorarlo sin que Google se entere prácticamente de nada. Los beneficios de la inteligencia artificial se disfrutan y además lo hacen mientras se protegen nuestros datos de uso de nuestros dispositivos.

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Google pisa el freno: hay que moderar el entusiasmo y las expectativas con la inteligencia artificial

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Google pisa el freno: hay que moderar el entusiasmo y las expectativas con la inteligencia artificial

Mientras Elon Musk ya piensa en maneras de conectar nuestros cerebros con la inteligencia artificial para que "el ser humano no sea irrelevante en el futuro", Google nos lanzó en un evento en Madrid sobre machine learning un mensaje claro: la inteligencia artificial está todavía en sus primeros pasos y aún queda mucho como para pensar en cyborgs, robots asesinos o en la singularidad tecnológica.

En una cita que llamó "la magia detrás de los ordenadores", Google expuso varios casos de éxito sobre inteligencia artificial aplicados a la vida real, pero su discurso fue más en la línea de "estamos en la fase de hacer que las máquinas sean menos tontas".

Esto es un gato; esto, un avión

Porque sí, podemos hablar de redes neuronales profundas, de mecanismos de aprendizaje continuo, de enseñar a un ordenador a identificar y a solucionar problemas pero, en el fondo, las máquinas siguen siendo tontas. Y así las define Jeremiah Harmsen, líder del Departamento de Investigación de Google Europa, y con el que pudimos hablar sobre estos temas.

Ahora mismo estamos dando los primeros pasos en cuanto a machine learning y nuestro foco está en hacer que las máquinas sean menos tontas. Estamos en la fase de hacer que una máquina identifique en una foto lo que es un gato de lo que no y está habiendo grandes avances por aquí, pero hacer especulaciones sobre lo que pasará en el futuro son solo eso, especulaciones.

Jeremiah Harmsen Google Jeremiah Harmsen, líder del Departamento de Investigación de Google Europa en Zúrich

"Tengo claro que mis padres no se habrían imaginado en su día que pudiéramos enviar un correo desde nuestro smartphone, pero no puedo predecir el futuro por mucho machine learning que sepa", sentenciaba Jeremiah cuando le preguntábamos por el proyecto de Elon Musk y ese hipotético futuro con máquinas tan o más inteligentes como los humanos.

Y, sí, se están produciendo avances con la inteligencia artificial en diferentes áreas: desde detectar un 80% más de leones marinos en peligro de extinción con fotos aéreas y un algoritmo, pasando por un sistema de aprendizaje profundo para identificar un posible impacto peligroso en la Tierra de un asteroide en el año 2153, hasta unos agricultores japoneses que distinguen mejor entre diferentes clases de pepinos gracias al machine learning. Sin embargo, ese futuro de 'Terminator' por ahora sólo queda en el plano de la ficción. En palabras de Jeremiah:

Creo que veremos que la inteligencia artificial seguirá mejorando nuestra vida cotidiana con pequeñas cosas como hacernos llegar 5 minutos antes a nuestro destino, hacer que un ascensor llegue 30 segundos más rápido y, sin duda, acabará llegando a cuestiones mayores, como seguridad, salud, etc.

De hecho, para impulsar que el machine learning avance más rápido existen herramientas open source (la que propone Google se llama TensorFlow), aunque por ahora a nivel usuario nos tengamos que conformar con que una app sepa identificar entre lo que es un gato y un avión en una fotografía. Son pequeños avances pero a un nivel muy pequeño de lo que teóricamente nos podrá brindar la inteligencia artificial en el futuro.

¿Hype del machine learning o futuro esperanzador?

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En el mundo de la tecnología siempre suele haber términos de moda. En la actualidad, uno de ellos es el machine learning. Parece que todo proyecto o empresa que use machine learning, deep learning o inteligencia artificial es más "cool" y es raro no ver algún día en diferentes medios titulares o artículos que hagan referencia a estos conceptos. ¿Cómo distinguimos la palabrería de lo que realmente es un esfuerzo innovador de inteligencia artificial?

Jeremiah responde con un diplomático "el tiempo mostrará qué proyectos son machine learning de verdad o no", aunque reconoce que ese hype es beneficioso para atraer atención a una área tecnológica muy joven.

Hay también un reto en el horizonte que es el de la privacidad, seguridad y confianza en la máquina. ¿Nos sentimos cómodos sabiendo que un algoritmo está leyendo nuestro mail para filtrar el spam? ¿O que se reconozca nuestra cara y se etiquete automáticamente en una foto en una red social? Aquí se plantea el dilema habitual desde el boom de Internet: ¿te compensa el resultado de lo que obtienes a cambio de lo que das? ¿lo que saben de ti son datos agregados o desagregados?

En el lado de Google, obviamente, resuelven este tema con un "nos tomamos esto muy en serio", incluso tienen métodos más creativos para obtener información sin que el usuario proporcione datos privados. En cualquier caso, es aquí el usuario quien tendrá la última palabra por mucho machine learning que haya detrás.

¿Qué formación hace falta para dedicarse al machine learning?

Jeremiah nos dio varias pistas para aquellos que quieran tener una carrera profesional en la inteligencia artificial y el machine learning. Nos dijo que está orientada a programadores, aunque recalcó que tener un contexto en ciencia y matemáticas ayudaría mucho, así como "ser creativo" a la hora de solucionar problemas.

Ser programador y tener conocimientos en ciencia y matemáticas son requisitos clave para trabajar en machine learning

Nos enfatizó que hay informes, estudios y guías para aprender a usar TensorFlow y nos confesó que ahora es un muy buen momento para especializarse en inteligencia artificial porque está en una fase muy temprana.

Sea como sea, el mensaje de Google es cristalino: no tan rápido con los cyborgs, que todavía estamos usando las máquinas para que nos ayuden a distinguir entre diferentes tipos de pepinos.

En Xataka | Machine Learning y Deep Learning: cómo entender las claves del presente y futuro de la inteligencia artificial

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El diseño de páginas web será una tarea para la inteligencia artificial según Adobe

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El diseño de páginas web será una tarea para la inteligencia artificial según Adobe

Imaginen un software al que sólo tengamos que cargarle unas imágenes e información, esto con el objetivo de que a los pocos minutos nos devuelva una página web totalmente funcional y lista para usarse en todo tipo de plataformas, como escritorio, móvil, tablet, etc. ¿Suena interesante? Pues es lo que están desarrollando en Adobe.

Para Adobe el futuro del diseño pasa por la inteligencia artificial, ya que a través de una plataforma de machine learning y reconocimiento de imágenes han desarrollado un sistema enfocado en diseño gráfico y web, que es capaz de automatizar tareas que a día de hoy son realizadas por diseñadores en todo el mundo.

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Google tiene una idea para acabar con los comentarios "troll": dejar que una IA los modere

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Google tiene una idea para acabar con los comentarios "troll": dejar que una IA los modere

IMDB, una de las páginas más longevas de Internet, anunciaba el cierre de sus foros recientemente. Durante los últimos años han sido numerosas las publicaciones que han seguido una estrategia similar y han cerrado sus comentarios. El motivo suele ser siempre el mismo: el ambiente en algunos casos es muy "tóxico" y el arreglarlo significa estar pendientes e invertir recursos. Y, aun así, a veces no es suficiente.

Conscientes de este problema, desde Google han anunciado hoy una posible solución: Perspective. Con ese nombre han bautizado a una tecnología, todavía en fase de desarrollo, que utiliza machine learning para procesar los comentarios de forma automática y les otorga una puntuación de 0 a 100 en función de su grado de "toxicidad". Perspective forma parte del proyecto Jigsaw de Google, es totalmente gratis y cualquiera que lo desee podrá implementarlo vía API en su web.

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