Una introducción al concepto de «computación cuántica»

Una introducción al concepto de «computación cuántica»

(14 de diciembre, 2023). La computación cuántica es un área fascinante y compleja de la ciencia. Funciona de manera muy diferente a la computación clásica, que se basa en bits que pueden estar en uno de dos estados: 0 o 1. En la computación cuántica, se utilizan qubits, que pueden existir en un estado de superposición. Esto significa que un qubit puede estar en un estado de 0, 1, o cualquier superposición de ambos al mismo tiempo.

Estos son algunos conceptos clave de la computación cuántica:

  1. Qubits: Son la unidad básica de información en la computación cuántica. A diferencia de los bits clásicos, los qubits pueden existir simultáneamente en múltiples estados gracias a la superposición.

  2. Superposición: Un qubit puede representar varios estados al mismo tiempo. Esto permite que los computadores cuánticos realicen muchos cálculos de manera simultánea, incrementando enormemente su potencial de procesamiento comparado con los computadores clásicos.

  3. Entrelazamiento: Es un fenómeno cuántico donde los qubits en un estado cuántico están tan correlacionados que el estado de un qubit puede depender instantáneamente del estado de otro, sin importar la distancia que los separe. Esto permite una nueva forma de procesamiento y transmisión de información.

  4. Interferencia cuántica: Se utiliza para manipular las probabilidades de los estados cuánticos, aumentando la probabilidad de los estados correctos y disminuyendo la de los incorrectos, lo que ayuda a encontrar la solución correcta entre muchas posibilidades.

  5. Algoritmos cuánticos: Son instrucciones especiales diseñadas para ser ejecutadas en computadoras cuánticas. Ejemplos famosos incluyen el algoritmo de Shor, que puede factorizar números grandes de manera eficiente, y el algoritmo de Grover, que puede buscar en bases de datos no estructuradas mucho más rápido que los algoritmos clásicos.

La computación cuántica tiene el potencial de revolucionar campos como la criptografía, la investigación de nuevos materiales y medicamentos, la optimización de problemas complejos y la simulación de sistemas cuánticos. Sin embargo, todavía está en una etapa temprana de desarrollo y enfrenta desafíos significativos, como la necesidad de mantener los qubits estables y protegerlos de cualquier tipo de interferencia externa, un desafío conocido como «decoherencia cuántica».


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Imagen: MM con imágenes de Pixabay.

Europa produce la primera regulación de IA en el mundo: Démosle un vistazo

Europa produce la primera regulación de IA en el mundo: Démosle un vistazo

(11 de diciembre, 2023). La UE finalmente acordó un borrador para la Ley de IA, la primera gran legislación sobre inteligencia artificial. El boletín Neuron Daily reporta que esencialmente es una lista de lo que se debe y no se debe hacer, con la idea general de asegurar que las empresas de IA de «alto riesgo» no exploten a los consumidores o, peor aún, destruyan su mundo.

Un enfoque clave de la Ley es prohibir usos de IA como el raspado facial («face scrapping» o uso no autorizado de retratos de personas) en internet, la puntuación social o la categorización biométrica, algo así como escenarios al estilo de Black Mirror (una serie de TV que presenta un futuro distópico).

Sin embargo, la parte más jugosa es que hay nuevas regulaciones para los grandes modelos fundamentales de IA. Hasta ahora, el funcionamiento interno de modelos mayores como GPT-4 ha sido una caja negra completa. Bajo las nuevas regulaciones de la UE, estos grandes modelos fundamentales necesitarán:

  • Revelar documentación técnica.
  • Ofrecer resúmenes detallados de sus datos de entrenamiento.
  • Cumplir con la ley de derechos de autor de la UE, que algunos argumentan es un completo punto muerto.

El incumplimiento podría resultar en sanciones severas: hasta 35 millones de euros o el 7% del volumen de negocios global… PSA: Estas reglas apuntan principalmente a «modelos de código cerrado».

Los modelos de código abierto, o sea, IA que está disponible gratuitamente para construir, recibieron «exenciones amplias», una victoria para empresas como Meta y startups europeas como Mistral y Aleph Alpha.

Por qué es importante: Silicon Valley a menudo no reacciona bien a la regulación, y la visión predominante es que la Ley de IA es, en el mejor de los casos, excesivamente amplia y vaga y, en el peor, un abuso de autoridad que matará la innovación en IA en Europa y la trasladará por completo a EE. UU.

Una pregunta que surge: ¿Las empresas como OpenAI realmente actuarán sobre amenazas anteriores de cesar operaciones en la UE por completo con la aprobación de la Ley de IA?

Extractos de National Geographic

De un artículo de Sergio Parra:

Este acuerdo, alcanzado antes de las elecciones europeas de 2024, revela la importancia y la urgencia de regular un campo tan expansivo y potencialmente disruptivo como la IA.

(…) El camino hacia este acuerdo no ha sido fácil, marcado por negociaciones extensas y debates intensos, culminando en dos sesiones maratonianas de 22 y 14 horas respectivamente. Este esfuerzo mancomunado entre el Parlamento Europeo y el Consejo de la UE, aunque aún provisional, subraya un avance crucial en la legislación sobre IA, aunque su implementación plena no se espera hasta finales de 2026.

La Ley de Inteligencia Artificial, conocida como IA Act, se presentó por primera vez en abril de 2021. La presidenta de la Comisión Europea, Ursula von der Leyen, ha enfatizado el valor y las posibilidades que abre esta nueva ley. Centrándose en los «riesgos identificables», la normativa busca equilibrar la seguridad y los derechos humanos con el impulso a la innovación. La clasificación de la IA según el riesgo que representa es una de sus claves, con categorías que van desde «riesgo mínimo» hasta «riesgo inaceptable».

Uno de los aspectos más controvertidos ha sido el uso de sistemas de identificación biométrica, dadas sus implicaciones en el control gubernamental y los derechos ciudadanos. Tras intensas negociaciones, se han establecido límites y condiciones estrictas para su uso, especialmente en contextos de vigilancia policial.

La ley también incide en los modelos generativos de IA, como ChatGPT, introduciendo reglas específicas para garantizar la transparencia y la gestión de riesgos. El Parlamento Europeo ha logrado imponer obligaciones más estrictas para los modelos de «alto impacto», que incluyen evaluaciones de riesgos, informes de incidentes y garantías de ciberseguridad.

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Imagen: MM con DALL-E.

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

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

(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?

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

(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

Video: Filosofía cognitivas de la IA

(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: 00:0006:13 – Introducción. 06:1307:50 – ¿Qué es la inteligencia artificial? 07:5015:27 – Los procesos de la IA. 15:2720:38 – IA fuerte vs. IA débil. 20:3828:09 – El problema de la inteligencia. 28:0934:16 – El test de Turing. 34:1636:59 – Conclusión.

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Imagen: MM.

El pronóstico del tiempo que Google anticipa con IA

El pronóstico del tiempo que Google anticipa con IA

(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.

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