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Informes de FastCompany indican:

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son tan difíciles de entender que solo unos pocos informáticos muy inteligentes saben cómo construir. Pero los diseñadores de una nueva herramienta tienen una gran ambición: crear el Javascript para AI. La herramienta, llamada Cortex, usa una interfaz gráfica de usuario para hacer que la construcción de un modelo de IA no requiera un doctorado. La interfaz es similar a un panal, diseñada por Mark Rolston de Argodesign, permite a los desarrolladores, e incluso a los diseñadores, usar "habilidades" de IA prefabricadas, como Rolston las describe, que pueden hacer cosas como análisis de sentimiento o procesamiento de lenguaje natural. Luego pueden arrastrar y soltar estas habilidades en una interfaz que muestra la progresión del modelo. ¿La clave? El uso de un diseño visual para organizar el sistema lo hace más accesible para los no científicos.

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Hace veinte años muchos dudaban que una máquina fuese capaz de derrotar a los humanos en una partida de ajedrez. La victoria de Deep Blue, el ordenador creado por IBM, en 1997 sobre el campeón del mundo Gary Kasparov supuso un cambio de paradigma. Desde ese momento, la historia del deporte-ciencia cambió para siempre. Sin embargo, hace una semana llegó el holocausto absoluto. Un programa de inteligencia artificial destrozó de forma humillante al campeón de los ordenadores ajedrecistas, cambiando para siempre la disciplina y abriendo una nueva era a nivel científico.

A diferencia de otros programas, Alpha Zero, la inteligencia artificial creada por Deep Mind, propiedad de Google desde 2014, no está basado en el conocimiento humano. Su comprensión sobre el ajedrez, más allá de las reglas básicas, proviene únicamente de su capacidad de autoaprendizaje. Tras jugar casi cinco millones de partidas durante cuatro horas contra sí mismo, Alpha Zero obtuvo el mismo conocimiento que los humanos en casi 1.400 años.

Partiendo desde una hoja en blanco, fue capaz de entrenar la red neuronal en la que se basa para aprender hasta límites insospechados sin ningún tipo de aportación humana. Descartando jugadas y deduciendo nuevas estrategias ha adquirido un conocimiento capaz de humillar a Stockfish 8, el otro protagonista del duelo interestelar que tuvo lugar hace semanas.

Vía: LV

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Hace unos días, Sophia, el robot humanoide hacía historia al recibir la ciudadanía saudí. Este robot es famosa desde su declaración de destruir la humanidad en el 2016 y ahora por tener más derechos que una mujer de carne y hueso en dicho país.

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Un lector anónimo comparte un informe de USA Today: Elon Musk no es la única figura de alto perfil preocupada por el aumento de la inteligencia artificial . El científico Stephen Hawking advirtió que AI podría servir como el "peor evento en la historia de nuestra civilización" a menos que la humanidad esté preparada para sus posibles riesgos . Hawking hizo las declaraciones durante la noche de apertura de Web Summit en Lisboa, Portugal. Hawking espera que la IA transforme cada parte de nuestras vidas, con el potencial de deshacer el daño hecho a la Tierra y curar enfermedades.

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Se trata de DeepL, un servicio de traducción online creado por la empresa europea del mismo nombre. Para demostrar su potencial, sus creadores han realizado una encuesta con traductores profesionales.

Se ha realizado un test a ciegas de textos traducidos con DeepL y otros traductores similares y los resultados han sido sorprendentes. En la traducción del inglés al castellano DeepL sencillamente ha arrasado y se ha puesto muy por encima de los traductores de Google, Microsoft y Facebook. En la totalidad de los idiomas testeados las traducciones de DeepL se impusieron el triple de veces a las de los otros servicios.

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Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford ha desarrollado la primera cámara '4D' pensada en dar nuevas capacidades a los sistemas autónomos, como coches, drones, aviones, robots, e incluso otros dispositivos relacionados con tareas de realidad aumentada y virtual.

Esta cámara ha sido creada con la idea de tener un 'ojo' con potentes capacidades para robots y vehículos, lo que haría que los costes disminuyeran al no necesitar otras cámaras o sensores. Esta cámara es capaz de captar casi 140 grados de información en una sola imagen, información que puede ser usada para entender el contexto de donde se encuentra y así poder actuar correctamente.

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El año pasado, un vehículo experimental, desarrollado por investigadores del fabricante de chips Nvidia, era diferente a todo lo demostrado por Google, Tesla o General Motors. El coche no siguió ni una sola instrucción proporcionada por un ingeniero o un programador. En su lugar, se basó enteramente en un algoritmo que se había diseñado para enseñarse a si mismo a conducir viendo cómo lo hacía un humano. Conseguir que un coche conduzca de esta manera fue toda una hazaña impresionante. Pero también es un poco inquietante, ya que no están completamente seguros de cómo el automóvil toma sus decisiones, argumenta un artículo sobre MIT Technology Review.

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Google lleva tiempo trabajando en una inteligencia artificial. Este dato es del dominio público, y no sorprende a nadie. Esta inteligencia artificial tiene a su disposición la giganteca base de datos que es Internet. Así que en principio, tampoco debería sorprendernos demasiado que ante las preguntas de sus creadores, las respuestas de esta mente robótica se estén volviendo algo inquietantes.

En sí, el peligro de la Inteligencia Artificial es que se pierda el control sobre ella. Este no parece ser el caso, así que nada de pánico. Sólo asustáos un poco mientras leéis las conversaciones que sus creadores tienen con ella.

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El gigante tecnológico Baidú, a través de su división Silicon Valley AI Lab (SVAIL), ha liberado el código fuente de su software de inteligencia artificial Warp-CTC hacia la comunidad de aprendizaje automático, disponible a través de la plataforma GitHub bajo licencia Apache.

Acorde a la publicación de Baidu Research, Warp-CTC es una implementación de código abierto del algoritmo CTC para CPU´s y GPUs de Nvidia, que se puede utilizar en la resolución de problemas supervisados que mapean una secuencia de entrada a una secuencia de salida, como pudiera ser el reconocimiento de voz.

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