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InteligenciArtifical
En el mundo existen millones y millones de textos antiguos repartidos por miles de bibliotecas, archivos públicos, monasterios o colecciones privadas. Por ejemplo la Biblioteca de la Abadía de St. Gall en Suiza alberga aproximadamente 160.000 volúmenes de textos literarios e históricos datados en el siglo VIII, todos ellos escritos a mano, en pergamino y redactados en idiomas y lenguas que pocas personas pueden entender hoy en día. Los fondos de nuestra propia Biblioteca Nacional se aproximan a los 28 millones de ejemplares, incluyendo una colección de manuscritos incunables (slglox IX al XV) cercana a los 30.000 volúmenes.
La tarea de transcribir la incalculable inmensidad de textos antiguos dispersos por el planeta requeriría tal cantidad de tiempo y esfuerzo que, francamente, resulta inabarcable. Probablemente, la mayoría de ese tesoro bibliográfico mundial terminará desapareciendo, se perderá en algún sótano lleno de cajas o, con suerte, permanecerá a buen recaudo sin que nadie sepa nunca qué es lo que dicen sus páginas… o quizá aparezca alguna ayuda inesperada que evite ese triste destino.
Leer más: Solo la Inteligencia Artificial podrá descrifar millones de textos antiguos Escribir un comentario
En esta publicación, cubriremos algunas de las mejores herramientas de inteligencia artificial ( IA ) de código abierto para el ecosistema Linux. Actualmente, la IA es uno de los campos en constante avance en ciencia y tecnología, con un enfoque principal orientado a la creación de software y hardware para resolver los desafíos de la vida cotidiana en áreas como la atención médica, la educación, la seguridad, la fabricación, la banca y mucho más.
A continuación se muestra una lista de una serie de plataformas diseñadas y desarrolladas para admitir IA, que puede utilizar en Linux y posiblemente en muchos otros sistemas operativos. Recuerde que esta lista no está organizada en ningún orden de interés específico.
1. Aprendizaje profundo para Java (Deeplearning4j)
Deeplearning4j es una biblioteca distribuida de aprendizaje profundo, plug and play, de código abierto y de grado comercial para lenguajes de programación Java y Scala. Está diseñado específicamente para aplicaciones relacionadas con la empresa y se integra con Hadoop y Spark sobre CPU y GPU distribuidas.
DL4J se lanza bajo la licencia Apache 2.0 y proporciona soporte de GPU para escalar en AWS y está adaptado para arquitectura de microservicio.
Deeplearning4j - Aprendizaje profundo para Java
55 aviones King Air para ofrecer vuelos completamente autónomos, desde el despegue hasta el aterrizaje. Merlin Labs se ha aliado con Dynamic Aviation para intentar plasmar su objetivo de crear una flota de aviones autónomos, sin pilotos humanos y capaces de transportar pasajeros.
Su trabajo consiste en una evolución de los pilotos automáticos, para ofrecer un sistema de conducción autónoma en aeronaves. Merlin Labs quiere crear el primer sistema de vuelo autónomo para aeronaves de gran tamaño, con ala fija.
OpenAI ha publicado un estudio en el que afirma haber descubierto una forma de mejorar el "comportamiento" de los modelos lingüísticos con respecto a los valores éticos, morales y sociales del lenguaje GPT-3 que la misma firma desarrolló.
Según OpenAI, este enfoque puede dar a los desarrolladores unas herramientas que sean capaces de dictar el tono y la personalidad de un modelo de inteligencia artificial en función de las indicaciones que se le den.
Como publica VentureBeat, a pesar del potencial de los modelos de lenguaje natural como el GPT-3, OpenAI sigue viendo que existen muchos obstáculos. "Los modelos no siempre pueden responder correctamente a los problemas matemáticos o a las preguntas sin parafrasear los datos que se usaron en las pruebas" y eso según los estudios, esto puede traer sesgos en los resultados.
Es lo que sugiere un nuevo estudio que ha explorado cómo los humanos interactuarán con las máquinas en situaciones sociales futuras, como los coches autónomos, pidiendo a los participantes que jugaran una serie de juegos de dilemas sociales.
Los participantes de este estudio se enfrentaron a cuatro formas diferentes de dilema social, cada una de las cuales les presentaba la posibilidad de elegir entre la búsqueda de intereses personales o mutuos, pero con distintos niveles de riesgo y compromiso.
La gente esperaba que los agentes artificiales fueran tan cooperativos como los demás humanos.
Si bien los participantes aceptaron el riesgo tanto con los humanos como con la inteligencia artificial, traicionaron la confianza de la IA con mucha más frecuencia, a la vez que confiaban en que sus socios algorítmicos serían tan cooperativos como los humanos.
Subir fotos personales a internet puede parecer divertido. Pero... ¿Y si esas fotos ayudan a entrenar algún algoritmo de aprendizaje automático?
Una herramienta de reconocimiento facial entrenada con las fotos de millones de personas extraídas de la web. Cualquier persona con habilidades básicas de programación puede desarrollar un software de reconocimiento facial [ 1 ], [ 2 ], [ 3 ] lo que significa que hay más posibilidades que nunca de abusar de esta tecnología para casi todo, desde el acoso sexual, discriminación racial hasta la opresión religiosa y la persecución política.
Varios investigadores de la inteligencia artificial (IA) están dando un paso atrás y desarrollando formas de asegurarse de que las IA no puedan aprender de los datos personales. Hace unos días se presentaron dos de las últimas ideas relacionadas con esto en ICLR, la conferencia líder en inteligencia artificial.
Images Generated By AI Machines es una cuenta de Twitter creada hace dos semanas que ya ha tuiteado o retuiteado cientos de imágenes generadas mediante inteligencia artificial. Pero no estamos ante el típico generador de rostros, cuyo fin es el de producir imágenes realistas e indistinguibles de la realidad, no. Por el contrario, esta cuenta ofrece imágenes que se ajusten a una breve descripción proporcionada por el usuario. Recurriendo a lo 'aprendido' durante su entrenamiento con miles de imágenes reales, el algoritmo elabora desde cero una imagen que, a su 'entender', se ajusta a la descripción.
Subir fotos personales a internet puede parecer divertido. Pero... ¿Y si esas fotos ayudan a entrenar algún algoritmo de aprendizaje automático?
Una herramienta de reconocimiento facial entrenada con las fotos de millones de personas extraídas de la web. Cualquier persona con habilidades básicas de programación puede desarrollar un software de reconocimiento facial [ 1 ], [ 2 ], [ 3 ] lo que significa que hay más posibilidades que nunca de abusar de esta tecnología para casi todo, desde el acoso sexual, discriminación racial hasta la opresión religiosa y la persecución política.
Varios investigadores de la inteligencia artificial (IA) están dando un paso atrás y desarrollando formas de asegurarse de que las IA no puedan aprender de los datos personales. Hace unos días se presentaron dos de las últimas ideas relacionadas con esto en ICLR, la conferencia líder en inteligencia artificial.
A mi me gustan más los arcos... Pero no me disgustan las armas de fuego y me gusta la caza, hay que reconocer el hecho de que detrás de ellas hay mucha tecnología y a veces nos puede sorprender, para bien y para mal, lo que se puede hacer con ella. Bajo el nombre de TrackingPoint, esta compañía afincada en Austin ha creado lo que se conoce con el nombre «Precision Guided Firearms» o lo que es lo mismo: rifles de caza que nos ayudan con la tarea de apuntar para que hagamos disparos precisos.
Esta inteligencia artificial es capaz de convencer a los propios seres humanos a que cambien de opinión, siempre con argumentos.
La inteligencia artificial ha venido para quedarse, en principio para hacernos la vida mucho más sencilla, y en los últimos años incluso ha podido competir con los seres humanos en distintas cuestiones como el ajedrez, entre otras.
Lo llaman Project Debater, y lo definen como un sistema de debate autónomo que puede participar en debates competitivos con humanos.
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InteligenciArtifical
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