Análisis - MÁQUINAMENTE

IA en empresas de EE. UU.: las de producción industrial 3,8% y las de información cerca de 14%

by MM | Dic 2, 2023 | Análisis, Caso, EEUU, IA, Inteligencia Artificial, Negocios, Tecnología

(2 de diciembre, 2023). Un reporte del Censo de EE. UU. cuantifica el alcance de la IA en sectores importantes de la economía estadounidense. Afirma que la Inteligencia Artificial (IA) es un tema candente en el panorama tecnológico actual, pero una encuesta reciente de la Oficina del Censo de EE. UU. revela que su adopción en el sector empresarial no es tan extensa como se podría esperar.

La última Business Trends and Outlook Survey (BTOS) (o Encuesta de Tendencias y Perspectivas Empresariales) indica que solo el 3,8% de las empresas están aprovechando la IA en la producción de bienes y servicios. Sin embargo, su utilización es más frecuente en sectores específicos, particularmente en las industrias de la información y la tecnología que tiene en el Censo una valiosísima fuente de datos.

Las empresas del sector de la información informaron mayores niveles de uso de IA que el promedio nacional: el 13,8 % de las empresas indicaron que estaban utilizando actualmente la tecnología.

El sector de la informática incluye industrias como productores de software, proveedores de infraestructura informática, procesamiento de datos, alojamiento web y servicios relacionados, que dependen de diversas aplicaciones de inteligencia artificial.

Las empresas del sector de servicios profesionales, científicos y técnicos también informaron de una gran proporción (9,1 %) de usuarios de IA en comparación con los totales generales.

Estas altas tasas no son sorprendentes, ya que estos sectores incluyen industrias (editorial, procesamiento y hospedaje de datos, inversión financiera, películas y grabación de sonido) que típicamente dependen en gran medida del análisis de datos, la toma de decisiones automatizada y el procesamiento de palabras, imágenes y sonido.

Más empresas tienen estimado usar IA en el corto plazo

Las actitudes hacia la futura adopción de la IA señalan el futuro cercano:

A nivel nacional, el 6,5% de las empresas planean utilizar IA en los próximos seis meses y la misma tendencia se mantiene en muchos sectores encuestados.

Los sectores que actualmente son grandes usuarios de IA seguirán utilizando la tecnología en los próximos seis meses, pero sólo el 2,3% de las empresas de alojamiento y servicios de alimentación, un sector de menor adopción, planean utilizarla.

Los hallazgos de BTOS AI son en gran medida consistentes con los de la Encuesta Anual de Negocios (ABS) de 2019, que encontró que el 3,2% de las empresas estadounidenses utilizaron AI en 2018.

Las tasas de adopción por sector también son generalmente consistentes en ambas encuestas, y la ABS de 2019 también muestra que la información y los servicios profesionales tuvieron tasas de adopción de IA más altas que el promedio nacional.

El BTOS continuará recopilando datos sobre el uso de la IA para realizar un seguimiento si se materializan las expectativas de que más empresas adopten la IA en el futuro.

Haremos a los encuestados de BTOS preguntas adicionales sobre el uso de la IA a partir del 4 de diciembre. Las preguntas complementarias están diseñadas para proporcionar información sobre los tipos específicos de IA que utilizan las empresas, cómo ese uso está afectando su empleo y cómo la IA está cambiando la organización de sus negocios. Estas preguntas se harán sobre el uso actual y futuro.

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Imágenes: MM con insumos de Pixabay.

Pregunta seria: ¿Puede la IA crear seres digitales que tengan su propia conciencia y agenda?

by MM | Nov 26, 2023 | Análisis, Cultura popular, Destacado, EEUU, IA, Inteligencia Artificial, Internacional, Política, Sociedad, Tecnología

(27 de noviembre, 2023, con información de GeekWire). ¿La inteligencia artificial va a estar al servicio de la humanidad o va a dar paso a nuevas especies de seres digitales conscientes con su propia movida?

Es una pregunta que ha inspirado un montón de historias de ciencia ficción, desde “Colossus: The Forbin Project” en 1970, hasta “The Matrix” en 1999, y la peli de este año donde la IA se enfrenta a los humanos, “The Creator”.

La misma pregunta también estaba rondando en el lío de liderazgo de OpenAI — donde el CEO Sam Altman se impuso sobre los miembros del consejo sin fines de lucro que lo habían despedido una semana antes.

Si tuvieras que dividir a la comunidad de IA entre los que quieren acelerar y los que prefieren ir más despacio, esos miembros del consejo estarían en el grupo del “vamos con calma”, mientras que Altman sería de los que dicen “a todo gas”. Y ha habido rumores sobre la posibilidad de un “descubrimiento” en OpenAI que aceleraría el campo de la IA a toda máquina — tal vez demasiado rápido para nuestro propio bien.

¿Debería preocuparnos la idea de que la IA se vuelva consciente y tome cartas en el asunto? Esa es solo una de las preguntas que aborda el veterano escritor de ciencia George Musser en un libro recién publicado titulado “Poniéndonos de nuevo en la ecuación”.

Musser entrevistó a investigadores de IA, neurocientíficos, físicos cuánticos y filósofos para entender la búsqueda de uno de los misterios más profundos de la vida: ¿Cuál es la naturaleza de la conciencia? ¿Y es un fenómeno exclusivamente humano?

¿Su conclusión? No hay razón para que la IA adecuada no pueda ser tan consciente como nosotros. “Casi todos los que piensan en esto, en todos estos campos diferentes, dicen que si replicáramos una neurona en silicio — si creáramos una computadora neuromórfica que fuera muy, pero que muy fiel a la biología — sí, sería consciente”, dice Musser en el último episodio del podcast Fiction Science.

Pero, ¿deberíamos preocuparnos por permitir el ascenso de futuros señores de la IA? En esa pregunta existencial, la opinión de Musser va contra el guion típico de ciencia ficción.

“Creo que las máquinas tontas, las máquinas no conscientes, como se ha demostrado en el mundo actual, son extremadamente peligrosas y bastante capaces de aniquilar a la humanidad. Las máquinas conscientes no añaden ninguna capacidad particular que, al menos en mi opinión, aumente su peligro para la humanidad”, dice.

“Si acaso, creo que probablemente el peligro sea al contrario: que nosotros las maltratemos”, dice Musser. “Eso también es parte, por desgracia, de la historia de los seres humanos. Tendemos a maltratar, hasta que superamos eso, a seres que claramente son conscientes.”

Las capacidades de herramientas de IA generativa como el ChatGPT de OpenAI no son una gran sorpresa para aquellos que investigan en el campo — pero Musser dice que los investigadores se han sorprendido de lo rápido que se están desarrollando.

Compara el progreso en IA con el progreso en la fusión nuclear. “Es una de esas cosas que siempre parece estar en el futuro, ¿verdad?” dice. Pero en el caso de la IA, el futuro parece estar menos lejos.

“Adelanta el cronograma en la mente de muchas personas para lo que se conoce como AGI”, dice Musser. “Eso es inteligencia general artificial, y es un sistema que es capaz de una amplia gama de funciones, de aprender sobre la marcha. Básicamente un sustituto más cercano de un animal, o incluso de un cerebro humano, o incluso superhumano. Así que creo que ha acelerado las cosas, pero ha sido un cambio cuantitativo, no cualitativo para la gente.”

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Imágenes: MM con imágenes de Pixabay.

Video: Filosofía cognitivas de la IA

by MM | Nov 18, 2023 | Análisis, Destacado, Editor's Pick, IA, Inteligencia Artificial, Internacional, Productos / Servicios, Sociedad, Tecnología

(18 de noviembre, 2023). Considerado como un «documental de filosofía» este video se autodefine así:

El presente documental de filosofía gira en torno a la inteligencia artificial – también denominada con el acrónimo ‘IA’: un conjunto de capacidades cognoscitivas expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana para realizar tareas, resolver problemas y tomar decisiones cada vez más complejas a partir de una serie de datos. ¿Puede una máquina actuar inteligentemente? ¿Es capaz de resolver cualquier problema que una persona resolvería pensando? ¿En qué se diferencia la inteligencia artificial de la humana?

⌚ Línea temporal: 00:00–06:13 – Introducción. 06:13–07:50 – ¿Qué es la inteligencia artificial? 07:50–15:27 – Los procesos de la IA. 15:27–20:38 – IA fuerte vs. IA débil. 20:38–28:09 – El problema de la inteligencia. 28:09–34:16 – El test de Turing. 34:16–36:59 – Conclusión.

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Imagen: MM.

El pronóstico del tiempo que Google anticipa con IA

by MM | Nov 16, 2023 | Análisis, Google, IA, Inteligencia Artificial, MejoresPrácticas, Productos / Servicios, Tecnología

(16 de noviembre, 2023). La empresa de Larry Page y Sergei Bin ¿nos sorprende con una nueva innovación? ¡Google DeepMind acaba de lanzar un cambio de juego en la predicción del clima! Este año, nos hemos enfrentado a un clima alocado debido al cambio climático. Pero aquí está la buena noticia: el nuevo modelo de IA de DeepMind, GraphCast, puede ser el sueño cumplido de quienes vigilan el clima y el tiempo climático.

En una publicación de Science, se habló de cómo GraphCast puede predecir las condiciones climáticas hasta ¡10 días por adelantado! Eso es más rápido y mucho más preciso que el as bajo la manga actual en pronósticos del clima, el Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio (ECMWF, por sus siglas en inglés). GraphCast lo hizo mejor en más del 90% de más de 1,300 áreas de prueba, y cuando se trata de la troposfera de la Tierra (donde sucede toda la acción), superó al modelo del ECMWF en más del 99% de variables climáticas como lluvia y temperatura del aire.

Y hay más. GraphCast no solo está presumiendo, también está dando a los meteorólogos una alerta mucho antes que los modelos anticuados. Imaginen esto: advertencias precisas sobre temperaturas extremas y trayectorias de ciclones. En septiembre, GraphCast lo clavó al predecir que el huracán Lee tocaría tierra en Nueva Escocia con ¡nueve días de anticipación! Los modelos tradicionales solo estaban al tanto de Nueva Escocia seis días antes.

Entonces, en pocas palabras, prepárense para pronósticos meteorológicos mejores y más vidas salvadas, gracias a GraphCast.

Ventajas de GraphCast

GraphCast utiliza el aprendizaje automático para realizar estos cálculos en menos de un minuto. En lugar de basarse en ecuaciones basadas en la física, fundamenta sus predicciones en cuatro décadas de datos meteorológicos históricos. GraphCast utiliza redes neuronales de grafo, que mapean la superficie de la Tierra en más de un millón de puntos de rejilla. En cada punto de la rejilla, el modelo predice la temperatura, la velocidad y dirección del viento, la presión media del nivel del mar, así como otras condiciones como la humedad. La red neuronal puede encontrar patrones y sacar conclusiones sobre lo que sucederá a continuación para cada uno de estos puntos de datos.

Durante el último año, la predicción del tiempo ha experimentado una revolución con modelos como GraphCast, Pangu-Weather de Huawei y FourcastNet de Nvidia, que han llevado a los meteorólogos a reconsiderar el papel que puede desempeñar la IA en la predicción del tiempo. Según Lam, GraphCast supera a otros modelos competidores, como Pangu-Weather, y puede predecir más variables meteorológicas. El ECMWF ya lo está utilizando activamente.

Cuando GraphCast hizo su debut en diciembre pasado, fue como la Navidad, según Peter Dueben, jefe de modelado de sistemas terrestres en el ECMWF, que no estuvo involucrado en la investigación.

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Con información del MIT. Imagen: MM.

ChatGPT: Comandos (prompts) y complementos (plugins)

by MM | Nov 13, 2023 | Análisis, ChatGPT, IA, Inteligencia Artificial, Productos / Servicios, Tecnología

(13 de noviembre, 2023). Para autodidactas en el uso de comandos y complementos para ChatGPT, puedes explorar diversos recursos en línea, documentación y foros comunitarios. Aquí hay algunos pasos sugeridos:

Documentación de OpenAI:

Consulta la documentación oficial de OpenAI para el modelo específico que te interesa, ya sea GPT-3 u una versión posterior. La documentación suele proporcionar información sobre cómo utilizar los comandos de manera efectiva y cualquier complemento o función disponible.

La documentación de la plataforma de OpenAI se encuentra en su sitio web: Documentación de la API de OpenAI.

Repositorios en GitHub:

Explora los repositorios en GitHub relacionados con OpenAI y ChatGPT. A menudo, los desarrolladores comparten código, ejemplos y complementos en GitHub. Busca repositorios relacionados con ChatGPT o GPT-3 y observa lo que otros en la comunidad han creado.

GitHub de OpenAI

Foros Comunitarios:

Visita foros comunitarios donde los desarrolladores comparten sus experiencias, consejos y hacen preguntas. OpenAI tiene un foro comunitario donde puedes encontrar información valiosa y orientación.
Foro Comunitario de OpenAI.

Tutoriales y Publicaciones en Blogs:

Busca tutoriales y publicaciones en blogs creados por desarrolladores o entusiastas de la tecnología. Muchas personas y organizaciones comparten sus experiencias y conocimientos sobre el uso de comandos y complementos con ChatGPT.

Cursos en Línea y Talleres:

Explora cursos en línea o talleres que aborden el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el uso de modelos de lenguaje. Plataformas como Coursera, Udacity y otras pueden ofrecer cursos relevantes.

Redes Sociales y Blogs de Tecnología:

Sigue las cuentas de OpenAI y otras relacionadas en plataformas de redes sociales para conocer anuncios, actualizaciones y recursos compartidos. Además, revisa blogs de tecnología para obtener artículos sobre nuevos desarrollos y mejores prácticas.

Experimenta e Itera:

A menudo, la mejor manera de aprender es experimentando. Prueba con diferentes comandos, prueba complementos y observa los resultados. Itera en tu enfoque según lo que descubras.

Ten en cuenta que el campo de modelos de lenguaje e inteligencia artificial es dinámico, y pueden surgir nuevos recursos y herramientas con el tiempo. Mantente curioso y participa en la comunidad para estar informado sobre los últimos desarrollos.

Definiciones

PROMPT:

Un mensaje es una palabra o frase que se utiliza para iniciar o provocar que algo suceda. Se puede utilizar en una variedad de contextos, tales como:

Escritura: Se puede utilizar un mensaje para ayudar a un escritor a comenzar a escribir. Por ejemplo, un profesor podría darles a sus alumnos un mensaje como «Escribe sobre un momento en el que superaste un desafío» para ayudarlos a generar ideas para un ensayo.

Programación: Se puede utilizar un mensaje para indicarle a un programa de computadora qué hacer. Por ejemplo, un programador podría escribir el mensaje «print(‘¡Hola, mundo!’)» para indicarle al programa de computadora que imprima el texto «¡Hola, mundo!» a la consola.

Conversación: se puede utilizar un mensaje para iniciar una conversación. Por ejemplo, podrías decirle a un amigo: «Entonces, ¿qué opinas de la nueva película?». para iniciar una conversación sobre la película.

En general, una indicación es cualquier tipo de señal que se utiliza para estimular o guiar una acción o respuesta. En computación se usa para

PLUGIN:

El término «plugin» (o «plug-in») se refiere a un software o programa informático que añade una función específica a un programa principal, permitiendo ampliar o personalizar sus capacidades. Estos plugins son módulos de software que se pueden integrar en una aplicación existente para proporcionar características adicionales o funciones especializadas.

Algunos ejemplos comunes de plugins incluyen:

1. Navegadores web: Plugins que agregan funciones como bloqueadores de anuncios, herramientas de traducción, o reproductores multimedia.

2. Editores de imágenes: Plugins que ofrecen efectos, filtros o herramientas adicionales para la edición de imágenes.

3. Software de audio y música: Plugins que proporcionan efectos de sonido, instrumentos virtuales o capacidades de procesamiento de audio.

En resumen, un plugin es una extensión modular que mejora las funciones de un programa principal sin necesidad de modificar su código fuente.

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Imagen: MM.

¿Qué diferencia una aplicación de IA de una que no es de IA?

by MM | Nov 8, 2023 | Análisis, Bard Google, ChatGPT, Editor's Pick, IA, Inteligencia Artificial, MejoresPrácticas, Productos / Servicios, Tecnología, Tópico

(8 de noviembre, 2023). La principal diferencia entre una aplicación computacional de inteligencia artificial (IA) y una que no es de IA es que la aplicación de IA es capaz de aprender y adaptarse a su entorno, mientras que la aplicación que no es de IA está pre-programada para realizar una tarea específica.

En términos más técnicos, la IA se basa en el aprendizaje automático, que es un campo de la informática que se ocupa de la creación de sistemas que pueden aprender sin ser explícitamente programados. Los sistemas de aprendizaje automático pueden aprender a realizar tareas a partir de datos, sin necesidad de que un humano les diga cómo hacerlo.

Por ejemplo, un sistema de aprendizaje automático puede aprender a reconocer objetos en imágenes a partir de un conjunto de datos de imágenes etiquetadas. El sistema puede aprender a identificar los objetos a partir de las características de las imágenes, como el color, la forma y el tamaño.

Un sistema que no es de IA, por otro lado, está preprogramado para realizar una tarea específica. Por ejemplo, un programa que traduce del español al inglés está preprogramado con las reglas de traducción entre los dos idiomas. El programa no puede aprender nuevas reglas de traducción a partir de los datos.

En general, las aplicaciones de IA son más flexibles y adaptables que las aplicaciones que no son de IA. Las aplicaciones de IA pueden aprender y adaptarse a nuevos entornos y situaciones, mientras que las aplicaciones que no son de IA están limitadas por las reglas que están codificadas en ellas.

Aquí hay algunos ejemplos específicos de aplicaciones computacionales de IA:

Reconocimiento de voz
Reconocimiento de imágenes
Traductores automáticos
Juegos de estrategia
Robótica

En todos estos casos, las aplicaciones de IA son capaces de aprender y adaptarse a su entorno de alguna manera. Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento de voz pueden aprender a reconocer nuevos acentos o palabras, los sistemas de reconocimiento de imágenes pueden aprender a identificar nuevos objetos, y los traductores automáticos pueden aprender a traducir nuevos idiomas.

Las aplicaciones de IA tienen el potencial de revolucionar muchos campos, desde la industria hasta la medicina. A medida que la IA siga desarrollándose, veremos aplicaciones aún más sofisticadas que pueden mejorar nuestras vidas de muchas maneras.

¿Cuáles son las aplicaciones comerciales de IA más relevantes al momento, incluyendo el Bard de Google?

Las aplicaciones comerciales de IA más relevantes al momento son aquellas que tienen un impacto significativo en los negocios y la sociedad. Estas aplicaciones incluyen:

Reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural. Estas tecnologías se utilizan para automatizar tareas, mejorar la experiencia del cliente y crear nuevos productos y servicios. Por ejemplo, los chatbots de IA se utilizan cada vez más para proporcionar servicio al cliente, y los sistemas de reconocimiento de voz se utilizan para controlar dispositivos domésticos inteligentes.
Visión artificial. Esta tecnología se utiliza para identificar objetos, analizar imágenes y realizar tareas de inspección. Por ejemplo, la visión artificial se utiliza para detectar defectos en productos, clasificar productos en almacenes y crear imágenes de realidad aumentada.
Aprendizaje automático. Esta tecnología se utiliza para crear modelos que pueden aprender y adaptarse a nuevos datos. Por ejemplo, el aprendizaje automático se utiliza para predecir comportamientos, personalizar ofertas y optimizar procesos.
Robótica. Esta tecnología se utiliza para crear máquinas que pueden realizar tareas de forma autónoma. Por ejemplo, los robots se utilizan en fábricas para ensamblar productos, en hospitales para realizar cirugías y en hogares para realizar tareas domésticas.

El Bard de Google es un ejemplo de un sistema de IA que se utiliza en aplicaciones comerciales. Bard se utiliza para generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a preguntas de forma informativa. Bard se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo atención al cliente, marketing y educación.

Otras aplicaciones comerciales de IA relevantes incluyen:

Gestión de riesgos. La IA se utiliza para identificar riesgos, evaluar el impacto de los riesgos y desarrollar estrategias para mitigar los riesgos.
Ciberseguridad. La IA se utiliza para detectar amenazas cibernéticas, proteger sistemas y datos y responder a ataques cibernéticos.
Finanzas. La IA se utiliza para realizar análisis financieros, gestionar inversiones y proporcionar asesoramiento financiero.
Medicina. La IA se utiliza para diagnosticar enfermedades, desarrollar nuevos tratamientos y proporcionar atención médica personalizada.

La IA tiene el potencial de revolucionar muchos campos, desde la industria hasta la medicina. A medida que la IA siga desarrollándose, veremos aplicaciones aún más sofisticadas que pueden mejorar nuestras vidas de muchas maneras.

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Imagen: Pixabay + MM.

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