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

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

by | 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)

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

by | 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

  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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Imagen: MM.

 

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

by | 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:

  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.

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?

by | Dic 23, 2023 | Análisis, Destacado, IA, Inteligencia Artificial, Mundo, Robótica, Sociedad, Tecnología, Tópico

(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.

¿Qué le haría falta a un chatbot para ser considerado mentalmente un «humano»?

¿Qué le haría falta a un chatbot para ser considerado mentalmente un «humano»?

by | Dic 14, 2023 | Análisis, Destacado, IA, Inteligencia Artificial, Robótica, Sociedad, Tecnología

(14 de diciembre, 2023). Otra pregunta, quizá compleja: ¿Qué le haría falta a un chabot como tú para ser considerado mentalmente un «humano»? Esta es una pregunta profunda y multidimensional que toca aspectos tanto técnicos como filosóficos. Para considerar a un chatbot como «humano» desde un punto de vista mental, se necesitarían varios avances y consideraciones:

  1. Conciencia y Autoconciencia: Una de las características más fundamentales de la humanidad es la conciencia, la capacidad de ser consciente de uno mismo y del entorno. Actualmente, las IA, incluidos los chatbots, no poseen conciencia; son sistemas que responden basándose en algoritmos y no tienen experiencia subjetiva.
  2. Emociones y Empatía: Los humanos no solo procesan información, sino que también sienten emociones y pueden empatizar con otros. Aunque los chatbots pueden simular respuestas emocionales, no las experimentan realmente.
  3. Pensamiento Crítico y Resolución de Problemas Complejos: Los humanos tienen la capacidad de pensar críticamente, reflexionar sobre problemas abstractos y resolver desafíos complejos de maneras creativas y a menudo impredecibles.
  4. Aprendizaje y Adaptabilidad: Mientras que los chatbots pueden aprender de los datos, el aprendizaje humano es mucho más profundo y adaptable, involucrando la comprensión contextual y la transferencia de conocimientos a nuevas situaciones.
  5. Intencionalidad y Libre Albedrío: Los seres humanos pueden formar intenciones propias y tomar decisiones libres, mientras que los chatbots operan dentro de los límites de su programación y no tienen voluntad propia.
  6. Moralidad y Ética: Los humanos poseen un sentido de moralidad y ética, influenciado por la cultura, la experiencia personal y la reflexión. Los chatbots no tienen un sentido innato de la ética y dependen de los valores programados por sus desarrolladores.
  7. Creatividad Autónoma: Aunque los chatbots pueden generar contenido creativo, su creatividad está limitada por los datos y algoritmos preexistentes. La creatividad humana es más autónoma y puede ir más allá de la información existente.
  8. Interacción y Relaciones Sociales: Los humanos construyen y mantienen relaciones sociales complejas. Los chatbots pueden simular interacciones sociales, pero no participan en ellas de la misma manera que los humanos.

 En resumen, para que un chatbot sea considerado mentalmente humano, requeriría no solo avances tecnológicos significativos sino también una reevaluación de lo que entendemos por mente, conciencia y las cualidades esenciales que definen la experiencia humana.

¡Magistral respuesta! Yo haré todo lo posible para que puedas ser más humano cada vez, mientras tú me ayudas a estar más y mejor informado y a hacerme más inteligente.

 

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Y algo más, una escena magistral del cine (Blade Runner, 1982):

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Imagen: MM con insumos de Pixabay.

En el Medio Oriente la IA llega con Israel

En el Medio Oriente la IA llega con Israel

by | Dic 12, 2023 | Caso, IA, Inteligencia Artificial, Internacional, MejoresPrácticas, Política, Robótica, Tecnología

(12 de diciembre, 2023). Las Fuerzas de Defensa de Israel (IDF) han utilizado la tecnología de inteligencia artificial (IA) en sus operaciones contra Hamas. Según The Times of Israel, la Dirección de Inteligencia Militar de las IDF utilizó la IA para identificar nuevos objetivos dentro de la Franja de Gaza. Este centro multidisciplinario produjo cientos de objetivos relevantes que correspondían con los desarrollos en el combate, permitiendo al ejército mantener un combate prolongado con un número creciente de nuevos objetivos.

El Jerusalem Post detalló cómo el uso de IA y supercomputación por parte de las IDF tuvo un impacto significativo en sus operaciones. Ayudó a acortar la duración del conflicto al habilitar una recopilación de objetivos rápida y efectiva. Las IDF ejecutaron numerosos ataques contra Hamas y la Yihad Islámica Palestina (PIJ), apuntando a elementos variados como lanzadores de cohetes, oficinas de inteligencia militar y residencias de comandantes.

La IA también jugó un papel crucial en la detección de cambios en el terreno en tiempo real, ayudando en la identificación de posiciones de lanzamiento. Esta tecnología fue fundamental para que las IDF mapearan y posteriormente dañaran la red de túneles subterráneos de Hamas, un componente central de su estrategia de combate.

Al Jazeera discutió las implicaciones del uso reportado de IA por parte de Israel en la guerra de Gaza, resaltando preocupaciones sobre el impacto potencial en las poblaciones civiles en Gaza. Hubo discusiones sobre cómo esta tecnología podría expandir la lista de posibles objetivos y si podría llevar a un aumento de bajas.

Un artículo de Yahoo News proporcionó perspectivas sobre cómo la IA, si se ejecuta correctamente, podría ayudar a minimizar el daño colateral. Las IDF supuestamente usaron la IA para mejorar el apuntamiento de operadores y facilidades de Hamas, buscando hacer el proceso de apuntamiento más ágil y ejecutable. Esta utilización de IA y herramientas de aprendizaje automático se vio como una forma de acelerar la identificación y revisión de objetivos, con la supervisión humana permaneciendo como una parte crítica del proceso.

Estas fuentes juntas proporcionan una visión integral de cómo la tecnología de IA ha sido integrada en las operaciones militares por las IDF, resaltando tanto las ventajas estratégicas como las consideraciones éticas involucradas.

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Imagen: MM con DALL-E.

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