Inteligencia Artificial - MÁQUINAMENTE

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

by MM | Ene 3, 2024 | Caso, EEUU, IA, Inteligencia Artificial, Productos / Servicios, Robótica, Tecnología

(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)

by MM | Dic 29, 2023 | Análisis, Caso, Destacado, IA, Inteligencia Artificial, Productos / Servicios, Robótica, Tecnología

(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

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.
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.
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.
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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Imagen: MM.

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

by MM | Dic 27, 2023 | Análisis, Destacado, EEUU, IA, Inteligencia Artificial, Marcas, Negocios, Noticias Selectas para Home Page, Productos / Servicios, Redes sociales, Sociedad, Tecnología

(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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Imagen: MM.

ChatGPT, si te pregunto sobre las vulnerabilidades de la IA ¿qué respondes?

by MM | Dic 26, 2023 | ChatGPT, Inteligencia Artificial, Opinión, Sociedad, Tecnología

Las vulnerabilidades de la IA se refieren a posibles debilidades de seguridad o fallos en los sistemas de inteligencia artificial que pueden ser explotados por los atacantes para causar daño u obtener acceso no autorizado a datos sensibles. Estas vulnerabilidades pueden manifestarse en diferentes formas dependiendo de la aplicación específica o del caso de uso del sistema de IA.

Algunos ejemplos comunes de vulnerabilidades de IA incluyen:

Ataques adversarios: donde un atacante manipula los datos de entrada de un sistema de IA para hacer que produzca una salida incorrecta o dañina.

Envenenamiento de datos: donde un atacante introduce datos maliciosos en el conjunto de datos de entrenamiento utilizado para entrenar un modelo de IA, con la intención de comprometer su precisión o rendimiento.

Robo de modelos: donde un atacante puede obtener una copia del modelo de IA, ya sea mediante ingeniería inversa o robándolo directamente, y usarlo para fines malintencionados.

Problemas de sesgo y equidad: donde el sistema de IA puede estar sesgado hacia ciertos grupos o individuos, resultando en un trato o resultados injustos.

Para abordar estas vulnerabilidades, es importante seguir las mejores prácticas para la seguridad de la IA, como implementar controles de acceso fuertes, realizar pruebas regulares de vulnerabilidades y garantizar que los modelos de IA se entrenen en conjuntos de datos diversos y representativos. Además, es crucial estar al día con las últimas investigaciones de seguridad y avances en la tecnología de seguridad de la IA.

Por ejemplo ¿en qué momento puedes cometer errores?

Como modelo de lenguaje de IA, puedo cometer errores si encuentro un lenguaje que está fuera de mis datos de entrenamiento o si malinterpreto el contexto o la intención detrás de una pregunta o afirmación. Si bien mi precisión es generalmente bastante alta, hay algunos escenarios en los que es posible que no proporcione la respuesta más precisa o adecuada.

Por ejemplo, si me haces una pregunta sobre un tema específico que está fuera de mis datos de entrenamiento o mi expertise, es posible que no pueda proporcionar una respuesta completa o precisa. Del mismo modo, si utilizas un lenguaje complejo o ambiguo, puedo malinterpretar tu significado y proporcionar una respuesta incorrecta.

También es importante tener en cuenta que, si bien puedo entender y generar lenguaje natural, no tengo el mismo nivel de conocimiento de sentido común o habilidades de razonamiento que los humanos. Esto a veces puede resultar en respuestas que pueden parecer sin sentido o irrelevantes en ciertos contextos.

Sin embargo, estoy siendo actualizado y entrenado continuamente con nuevos datos, por lo que mi precisión y capacidad para entender el lenguaje están siempre mejorando. Además, hago mi mejor esfuerzo para entender y responder a tus consultas, y siempre me esfuerzo por proporcionar respuestas útiles e informativas.

Polémica: la IA en el salón de clases

by MM | Dic 25, 2023 | Análisis, Caso, Inteligencia Artificial, Sociedad, Tecnología, Tópico

(26 de diciembre, 2023). La introducción de la inteligencia artificial (IA) en las aulas escolares es un tema ampliamente debatido en el campo de la educación. Instituciones como la Escuela de Educación de Harvard y el Instituto Brookings han publicado artículos interesantes sobre la relación entre la IA y la educación, planteando preguntas clave: ¿Debería implementarse en los salones de clases? ¿O debería utilizarse únicamente desde fuera? ¿Sería un asistente ideal o un factor disruptivo en el proceso de aprendizaje?

La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la forma en que los estudiantes aprenden y los profesores enseñan. Mediante el uso de tecnología avanzada, como la IA, las escuelas pueden ofrecer un aprendizaje más personalizado y adaptativo, brindando a cada estudiante la oportunidad de progresar a su propio ritmo y según sus necesidades individuales.

La implementación de la IA en las aulas también puede facilitar la recopilación y análisis de datos en tiempo real, permitiendo a los profesores identificar áreas de mejora y brindar retroalimentación más precisa y oportuna a los estudiantes. Además, la IA puede proporcionar recursos educativos interactivos y enriquecedores, que ayudan a despertar el interés y la motivación en los estudiantes.

No obstante, es fundamental abordar los posibles desafíos y consideraciones éticas asociadas con la integración de la IA en las escuelas. Se deben garantizar la privacidad y seguridad de los estudiantes, así como evitar una dependencia excesiva de la tecnología que pueda perjudicar el desarrollo de habilidades y competencias humanas.

En última instancia, la decisión de introducir la IA en los salones de clases debe ser cuidadosamente considerada y respaldada por evidencia científica sólida. Es necesario evaluar tanto los beneficios como los riesgos potenciales, teniendo en cuenta el contexto educativo y las necesidades específicas de los estudiantes. La inteligencia artificial puede ser una herramienta valiosa en el ámbito educativo, siempre y cuando se implemente de manera responsable y con un enfoque centrado en el aprendizaje y desarrollo integral de los estudiantes.

Si integran la IA generativa: el caso de Nueva York

Las Escuelas Públicas de la Ciudad de Nueva York, el primer sistema escolar en bloquear el acceso a ChatGPT, también fue el primero en revertir su prohibición. En un lapso de cuatro meses desde la prohibición inicial, la reversión ocurrió después de reuniones de representantes de la industria tecnológica y educadores para evaluar los riesgos emergentes y comprender cómo aprovechar las capacidades de ChatGPT de manera positiva.

Para respaldar a los maestros, los líderes del distrito escolar de la ciudad de Nueva York prometieron proporcionar recursos desarrollados por el MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts), junto con ejemplos reales de una exitosa implementación de la IA en aulas del distrito que fueron pioneras en la adopción temprana de la tecnología. El distrito también planea crear un repositorio compartido para seguir el progreso de cada escuela y compartir hallazgos entre las escuelas.

Escuelas como el Distrito Escolar de Peninsula en Washington ya estaban trabajando en la integración de la IA en sus planes de estudio, por lo que cuando llegó ChatGPT, estaban preparadas. Equipos de aprendizaje digital visitaron aulas en diferentes niveles de grado para explicar cómo funcionan los modelos de lenguaje y cómo identificar y aprovechar el contenido generado por la IA. El Distrito Escolar de la Ciudad de Alliance en Ohio también está aprovechando el potencial de ChatGPT, resolviendo establecer límites de uso de manera proactiva para prevenir un uso indebido.

En el Distrito Escolar de Lower Merion, los estudiantes de Pensilvania perfeccionarán sus habilidades de pensamiento crítico al analizar y editar textos generados por la IA. En todos los casos anteriores, integrar de manera responsable la IA generativa como herramienta educativa requerirá que los distritos escolares inviertan en procedimientos de supervisión adecuados y en el desarrollo profesional de los educadores.

En este sentido, las Escuelas Públicas de Garden City en Nueva York han llevado a cabo sesiones de capacitación para los educadores para demostrar las capacidades de diferentes herramientas de IA generativa, así como cómo incorporarlas de manera efectiva y adaptar los materiales a las necesidades de los estudiantes. Escuelas como las Escuelas del Área de Norway-Vulcan en Michigan también planean brindar oportunidades de desarrollo profesional para los maestros, así como fortalecer la comprensión de la comunidad escolar sobre su código de honor y políticas contra el plagio. El distrito ha alentado a los maestros a utilizar el detector de IA de Turnitin para verificar casos de plagio, mientras se preparan para enseñar con la IA generativa en el otoño.

Algunas escuelas están siendo más cautelosas al integrar la IA generativa. En el Distrito Escolar Independiente de Mineral Wells en Texas, han adoptado un enfoque más prudente, probando el uso de la IA generativa en un conjunto experimental de aulas y enviando a esos instructores a una capacitación general en IA. En otros lugares de Texas, el Distrito Escolar Independiente de Eanes también se enfoca en ayudar a los maestros a aprovechar al máximo la IA generativa, mientras primero prueban ChatGPT en casos de uso administrativo, como la planificación de horarios o lecciones.
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Imagen: Pixabay.

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

by MM | Dic 24, 2023 | Caso, Destacado, Europa, IA, Inteligencia Artificial, Internacional, Leyes, Política, Robótica, Tecnología

(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:

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 tecnología.
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.
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.
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 intelectual.
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.
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.