¿Un transistor que «piensa» como un cerebro humano?

¿Un transistor que «piensa» como un cerebro humano?

(3 de enero, 2024). Inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, un equipo de investigadores de la Universidad Northwestern, el Boston College y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha desarrollado un innovador transistor sináptico que alcanza niveles de pensamiento avanzados.

Este dispositivo revolucionario tiene la capacidad de procesar y almacenar información simultáneamente, emulando así el funcionamiento del cerebro humano. Los investigadores han demostrado que va más allá de las simples tareas de aprendizaje automático, ya que puede categorizar datos y realizar aprendizaje asociativo.

A diferencia de trabajos anteriores que requerían temperaturas criogénicas, este nuevo transistor se mantiene estable a temperatura ambiente. Además, opera a alta velocidad, consume una cantidad mínima de energía y retiene la información incluso cuando se interrumpe la alimentación eléctrica, lo que lo convierte en una solución ideal para aplicaciones del mundo real.

El profesor Mark C. Hersam, codirector de la investigación, explica que este transistor sináptico se inspira en la arquitectura del cerebro, donde la memoria y el procesamiento de la información se integran, logrando una eficiencia energética superior a la de las computadoras digitales convencionales.

Para crear este dispositivo, el equipo de Hersam exploró avances en la física de los «patrones muaré», que surgen cuando se superponen dos patrones. Al combinar materiales bidimensionales como el grafeno bicapa y el nitruro de boro hexagonal, lograron un patrón muaré que permitió la sintonización sin precedentes de las propiedades electrónicas.

Este avance busca emular el pensamiento de nivel superior y representa un paso significativo en el desarrollo de tecnología de inteligencia artificial más avanzada. Los investigadores están trabajando en aplicaciones del mundo real y en la mejora de la eficiencia energética en dispositivos inteligentes que recopilan grandes cantidades de datos.

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Imagen: MM con insumos de Pixabay.

 

Deep Learning: ¿Qué es y cómo funciona? (I)

Deep Learning: ¿Qué es y cómo funciona? (I)

(29 de diciembre, 2023). El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en la inteligencia artificial (IA) que imita el funcionamiento del cerebro humano en el procesamiento de datos para su uso en la detección de objetos, el reconocimiento del habla, la traducción de idiomas y la toma de decisiones.

Esencialmente se trata de enseñar a los ordenadores a aprender mediante ejemplos, de forma similar a cómo aprendemos de nuestras experiencias.

Cómo funciona el Aprendizaje Profundo

  1. Redes Neuronales: El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales, que son algoritmos modelados a partir del cerebro humano. Estas redes consisten en capas de nodos, y cada nodo es como una neurona. Hay capas de entrada, capas ocultas y una capa de salida en una red neuronal típica.
  2. Aprendizaje a Partir de Datos: Cuando los algoritmos de aprendizaje profundo reciben datos, los analizan y toman decisiones o predicciones. Por ejemplo, en el reconocimiento de imágenes, los datos de entrada serían píxeles de imágenes, y la salida sería la identificación de objetos en estas imágenes.
  3. Estructura en Capas: El ‘profundo’ en el aprendizaje profundo se refiere al número de capas a través de las cuales se transforman los datos. Más capas permiten a la red reconocer características más complejas en cada capa.
  4. Retropropagación y Optimización: Las redes aprenden a través de un proceso llamado retropropagación. Ajustan sus parámetros (pesos y sesgos) en función del error en sus predicciones en comparación con el resultado real. Algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, ayudan a reducir estos errores.

Utilidad del Aprendizaje Profundo:

  • Reconocimiento de Imágenes y Voz: Utilizado en sistemas de reconocimiento facial, vehículos autónomos y control de voz en dispositivos como teléfonos inteligentes y altavoces inteligentes.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Potencia la traducción automática, los chatbots y los asistentes digitales.
  • Salud: Asiste en el diagnóstico y pronóstico de enfermedades, descubrimiento de medicamentos y medicina personalizada.
  • Finanzas: Utilizado para la detección de fraude, el comercio algorítmico y la evaluación de riesgos.
  • Entretenimiento y Medios: Potencia sistemas de recomendación en plataformas como Netflix y Spotify.

El aprendizaje profundo ha revolucionado varios campos al proporcionar una forma de aprender automáticamente patrones complejos en grandes cantidades de datos, lo que es un avance significativo en el desarrollo de sistemas inteligentes.

(Sigue)

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Algo de lo que nos deja 2023 en tecnología de información (I)

Algo de lo que nos deja 2023 en tecnología de información (I)

(27 de diciembre, 2023). Cualquiera que predijera una recesión en 2023 fue tan acertado como aquellos astrólogos fatalistas que advirtieron de un apocalipsis en 2012.

La mayoría de los expertos de Wall Street pasaron el otoño de 2022 preparándose ansiosamente para una recesión económica en los siguientes 12 meses. En cambio, fueron sorprendidos por varios indicadores de fortaleza financiera, como el desempleo históricamente bajo, sólidas ganancias corporativas e incluso el aumento del precio del cartón.

Esperando lo peor. Bloomberg Economics proyectó en octubre pasado que las probabilidades de una recesión en el próximo año eran preocupantemente del 100%. Sin embargo, esa proyección no surgió de la nada…

La Reserva Federal aumentó las tasas de interés siete veces en 2022 (y planeaba continuar haciéndolo) en su lucha contra un nivel de inflación del 6.5%. Los costos de endeudamiento se dispararon por primera vez desde antes de la crisis financiera de 2008, amenazando con obstaculizar la inversión empresarial y suprimir el gasto del consumidor. Mientras tanto, el CEO de JPMorgan, Jamie Dimon, se preocupaba de que la erosión de los ahorros de los consumidores durante la pandemia por el crecimiento de precios «podría descarrilar la economía y causar una recesión leve o severa.»

Pero el desastre nunca llegó. La economía de EE. UU. creció a un ritmo anualizado promedio del 3.2% en los primeros tres trimestres del año, con otro 1.3% proyectado para el cuarto trimestre. La disminución de la inflación al 3.1% en noviembre y los fuertes números de empleo han hecho que muchos expertos (incluida la secretaria del Tesoro, Janet Yellen) sean optimistas de que una desaceleración de la inflación sin recesión —conocida como un «aterrizaje suave»— está sobre nosotros.

No todos eran pesimistas a finales de 2022. Mark Zandi, el economista jefe de Moody’s Analytics, fue uno de los pocos expertos que mantuvo la fe en un aterrizaje suave. Señaló que las recesiones suelen surgir de la nada y que había una buena posibilidad de que la Fed controlara la inflación sin hundir la economía.

Zandi recientemente dijo que la economía todavía parece saludable, en parte porque las empresas tomaron préstamos cuando las tasas de interés eran bajas, por lo que muchas de ellas pudieron evitar una crisis crediticia.

Pero pocos vieron venir la «vibecesión»… Muchos estadounidenses sienten que la economía está fallando a pesar de todos los indicadores elegantes, lo cual algunos expertos atribuyen a los altos pagos de intereses sobre la deuda del consumidor y los efectos persistentes de la inflación (junto con la implacable cobertura mediática de ellos).

(Sigue)

 

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Corte Suprema del Reino Unido: la IA no puede ser acreditada como inventor

Corte Suprema del Reino Unido: la IA no puede ser acreditada como inventor

(24 de diciembre, 2023).Actualmente, la legislación de patentes de Estados Unidos no permite que los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) sean reconocidos como inventores en las patentes. Las normativas vigentes establecen que solo los seres humanos pueden ser considerados inventores.

Un caso destacado en la jurisprudencia reciente es el de Thaler v. Vidal (PDF), donde se ratificó que la IA no puede ser listada como «inventor» a efectos de obtener una patente. Aquí los razonamientos:

  1. Evolución de la IA en Patentes: La historia de la IA ha sido documentada a través de las patentes, reflejando su evolución y el creciente interés en esta tecnologí​a.

  2. IA Mejorando la Eficiencia de las Oficinas de Patentes: La IA ha demostrado ser efectiva para aumentar la eficiencia en la gestión de solicitudes de patentes, reduciendo retrasos y mejorando la calidad del proceso de revisión​.

  3. IA en Análisis de Patentes: La utilización de IA en el análisis de patentes ha revolucionado las estrategias de propiedad intelectual, ofreciendo nuevas maneras de interpretar y manejar grandes cantidades de datos de patente​.

  4. Protección de Sistemas de IA a través de Patentes: Existe un interés creciente en proteger los sistemas de IA mediante patentes de invención, lo cual plantea desafíos únicos y oportunidades para la legislación de propiedad intelectua​l.

  5. Desafíos en Propiedad Intelectual Debido a la IA: Con el auge de la IA, surgen desafíos en cuanto a la propiedad intelectual, especialmente en términos de definir la autoría y la invención en contextos donde las máquinas pueden imitar o competir en actividades intelectual.

  6. IA en Análisis de Competidores y Patentes: La IA también se utiliza para analizar patentes y competidores, proporcionando una ventaja significativa en el mercado al mantenerse actualizado con las tendencias y desarrollos en diversos campo​.

Este análisis refleja la interacción dinámica entre la IA y el campo de las patentes, mostrando tanto su impacto en la eficiencia operativa como los desafíos emergentes en la propiedad intelectual.

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Imagen: MM con insumos de Pixabay.

El lado oscuro de la IA

El lado oscuro de la IA

(23 de diciembre, 2023). La Luna tiene un lado oscuro y, se dice, que casi todo en el mundo también. El lado oscuro de la inteligencia artificial (IA) se refiere a los desafíos éticos, sociales y económicos asociados con el desarrollo y la implementación de tecnologías de IA. Algunas de las preocupaciones clave incluyen:

  • Desplazamiento laboral: la inteligencia artificial y la automatización tienen el potencial de reemplazar empleos humanos en diversas industrias, lo que genera desempleo y perturbaciones económicas, particularmente en sectores donde las tareas pueden automatizarse fácilmente.

  • Sesgo y discriminación: los sistemas de IA pueden heredar y perpetuar los sesgos presentes en los datos en los que están entrenados, lo que lleva a resultados discriminatorios, especialmente en áreas como la contratación, los préstamos y la aplicación de la ley. Abordar estos sesgos es un desafío importante en el desarrollo de la IA.

  • Preocupaciones por la privacidad: las aplicaciones de IA a menudo implican recopilar y analizar grandes cantidades de datos. Proteger la privacidad de las personas en este contexto es una preocupación importante. El acceso no autorizado a datos personales puede provocar robo de identidad, vigilancia y otras violaciones de la privacidad.

  • Implicaciones éticas: La IA plantea cuestiones éticas, como el uso de armas autónomas, deepfakes y sistemas de vigilancia impulsados ​​por IA. Estas tecnologías pueden utilizarse indebidamente, lo que tiene graves consecuencias para la sociedad.

  • Riesgos de seguridad: los sistemas de IA pueden ser vulnerables a los ataques. Los ataques adversarios, en los que actores malintencionados manipulan datos de entrada para engañar a los algoritmos de IA, pueden tener graves implicaciones, especialmente en aplicaciones críticas como los vehículos autónomos y la ciberseguridad.

  • Pérdida de control humano: a medida que los sistemas de IA se vuelven más sofisticados, existe el riesgo de perder el control sobre ellos. Garantizar que la IA opere dentro de límites éticos y se alinee con los valores humanos es un desafío importante.

  • Impacto ambiental: entrenar modelos complejos de IA requiere una potencia computacional significativa, lo que contribuye a un alto consumo de energía y emisiones de carbono. Abordar el impacto ambiental de la IA es crucial para el desarrollo sostenible.

  • Dependencia y monopolio: La dependencia de unas pocas empresas poderosas de IA puede conducir a un comportamiento monopolístico y reducir la competencia, lo que podría obstaculizar la innovación y limitar las opciones para los consumidores.

Abordar estos desafíos requiere una combinación de innovación técnica, marcos regulatorios y pautas éticas para garantizar que la IA se desarrolle y utilice de manera que beneficie a la sociedad en su conjunto y al mismo tiempo minimice sus consecuencias negativas.

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Imagen: MM con insumos de Pixabay.

Trabajadores humanos vs Inteligencia Artificial: ¿En qué áreas uno es mejor que el otro?

Trabajadores humanos vs Inteligencia Artificial: ¿En qué áreas uno es mejor que el otro?

(22 de diciembre, 2023). La comparación entre trabajadores humanos e inteligencia artificial (IA) no resulta tan fácil como un mero «match», porque revela distintas fortalezas y debilidades en diferentes áreas:

  • Resolución de Problemas Complejos: Los humanos sobresalen en escenarios complejos e impredecibles que requieren juicio intuitivo, creatividad y razonamiento moral. Por su parte, la IA tiene dificultades en estas áreas, especialmente donde los problemas no están bien definidos o requieren comprensión de conceptos abstractos.
  • Eficiencia en el Aprendizaje: Los humanos pueden aprender eficazmente a partir de datos y experiencias limitadas, adaptándose rápidamente a nuevas situaciones. La IA típicamente requiere grandes cantidades de datos para aprender y puede tener un rendimiento inferior en escenarios novedosos no cubiertos en sus datos de entrenamiento.
  • Inteligencia Emocional y Habilidades Sociales: Los trabajadores humanos poseen inteligencia emocional, empatía y la capacidad de navegar en situaciones sociales. La IA carece de estas habilidades, siendo menos efectiva en roles que requieren comprensión emocional o comunicación matizada.
  • Tareas Físicas y Seguridad: La IA puede realizar tareas repetitivas, peligrosas o físicamente exigentes de manera más eficiente y segura que los humanos, a menudo sin fatiga ni error.
  • Procesamiento y Análisis de Datos: La IA sobresale en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa, superando a los humanos en tareas que requieren procesar grandes cantidades de información.
  • Adaptabilidad y Flexibilidad: Los humanos son altamente adaptables, capaces de responder a cambios en el entorno y requisitos. Los sistemas de IA generalmente son menos flexibles, funcionando óptimamente solo dentro de los parámetros para los que fueron diseñados.
  • Innovación y Creatividad: Los humanos son mejores en el pensamiento creativo e innovación, generando nuevas ideas y soluciones. La IA, aunque capaz de asistir en procesos creativos, no puede replicar de manera independiente el alcance completo de la creatividad humana.
  • Toma de Decisiones Éticas y Morales: Los humanos son esenciales para la toma de decisiones éticas y morales, un dominio donde la IA carece del juicio y comprensión del contexto necesarios.

En general, mientras que la IA aporta fortalezas en el procesamiento de datos, tareas repetitivas y resistencia física, los humanos siguen siendo superiores en creatividad, resolución de problemas complejos e inteligencia emocional.

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Imagen: Pixabay.

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