Google crea Perspective para atacar trolls en la red

Google crea Perspective para atacar trolls en la red

Google lanzó Perspective, una herramienta de inteligencia artificial para que los medios de comunicación puedan detectar de forma automática los comentarios ‘tóxicos e irrespetuosos’.

‘Perspective es una tecnología que utiliza el aprendizaje automático (machine learning) para identificar los comentarios tóxicos. Y por toxicidad entendemos aquellos comentarios que llevan a alguien a abandonar una conversación’, explicó el responsable de la iniciativa, Jared Cohen.

Para dimensionar la magnitud del problema, el 47% de los usuarios de Internet en Estados Unidos ha sufrido acoso; un 72% sido testigo de este abuso, y casi un tercio se autocensura a la hora de poner un mensaje por miedo a las consecuencias.

Perspective analiza los comentarios y detecta el grado de toxicidad de las conversaciones, ofreciéndole a medios y plataformas de internet la información detallada en un marcador que va de cero a cien.

Un algoritmo compara los comentarios analizados con otros que anteriormente fueron categorizados como tóxicos. También dispone de un sistema que se corrijan evaluaciones erróneas. Cuanta más información maneje, más atinado será su juicio.

El proceso implica primero a un grupo de personas que revisa comentarios y crea una base de datos en la que se incluyen aquellos considerados tóxicos, ya sea porque tienen insultos o serias faltas de respeto. Posteriormente Perspective, de manera autónoma, se encarga de analizar decenas de miles de comentarios de páginas webs. Para saber cuáles son tóxicos, hace una evaluación y compara con los que están en la base de datos. Si hay similitud con los que ya se consideran perjudiciales, los identifica y añade.

El nuevo proyecto de inteligencia artificial de Google pretende ser una herramienta útil para luchar contra el ‘acoso en línea‘ y la creciente toxicidad de las conversaciones en la red’.

‘Un número de individuos están dificultando la discusión civilizada y dinámica en las secciones de comentarios de plataformas y medios, lo que lleva a que mucha gente abandone la conversación. (…) Muchos medios han terminado cerrando esas secciones’, añadió Cohen.

Cohen matizó que son los medios quienes tienen que decidir cómo usarán ese marcador: por ejemplo, para detectar los comentarios que deben ser revisados a mano, para mostrar a los lectores ese grado de toxicidad o bien permitirles que filtren los comentarios en función del nivel que están dispuestos a tolerar.

La tecnológica ya ha probado el algoritmo con ‘The New York Times’, ‘The Guardian’, ‘The Economist’ y la Fundación Wikimedia, responsable de la Wikipedia.

Cualquier medio o plataforma de internet puede utilizar Perspective de forma gratuita -a través de una API-, aunque por el momento solo existe un modelo para el idioma inglés.

En el futuro, a medida que editores de otras lenguas se sumen al proyecto, la ‘aspiración’ de Google es ir ampliando el rango de idiomas disponibles.

También esperan que a lo largo del año Perspective evolucione y sirva para detectar en los comentarios ataques directos y temas que no tienen nada que ver con la discusión en marcha.

EFE

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Los robots ya no están en los laboratorios

Los robots ya no están en los laboratorios

“Las cosas van muy rápido en el desarrollo de la inteligencia artificial. Las respuestas serán muy importantes, pero todavía no  existen. Hay diferentes ideas y pronósticos, pero sobretodo hay muchísima incertidumbre . Los robots, bots, androides y otras manifestaciones de la inteligencia artificial van a desencadenar una nueva revolución industrial que no va a dejar ningún estrato de la sociedad sin tocar, por lo que es de vital importancia para los legisladores considerar estas  implicaciones, señala Max Andersson, eurodiputado de Los Verdes. Y así se señala en el informe elaborado por el Comité de Asuntos Legales del Parlamento.

Con esta iniciativa, el parlamento europeo se convierte en la primera institución en proponer una regulación sobre los aparatos inteligentes. El informe propone regular varios temas principales: la responsabilidad civil y legal de los robots, especialmente en el caso de los coches autónomos, la creación de una agencia europea encargada de ellos, la privacidad de los datos que almacenan, la inclusión de un código ético y la posibilidad de establecer un impuesto por su utilización

Se calcula en la Unión Europea que  ya hay más de 1.7 millones de robots en el mundo. Entre 2000 y  1014 el incremento medio se situaba en un 17% por año, pero en 2014 el aumento anual llegó hasta el 29%, el cual es el mayor en la historia. Las patentes para tecnología robótica se han triplicado en la última década. Y esto es sólo el principio.

Algunas voces se han levantado pidiendo que se asigne un impuesto a las empresas que utilizan los robots, con el fin de paliar el problema de que este fenómeno genere falta de empleo. Sin embargo, la eurodiputada liberal checa Dita Charanzová ha manifestado su rechazo a esta tasa: “Creemos que existe un miedo y una preocupación excesiva. No estamos en una película de ciencia ficción, los robots harán lo que nosotros, los humanos, les digamos qué hay que hacer, nosotros tenemos el control”. Asimismo, algunos investigadores también están en contra. “No creo que la fiscalidad para robots pueda ayudarnos en el futuro. Creo que la revolución robótica, aunque es algo emergente, será muy lenta y sólo podemos predecir de forma muy aproximada  los empleos que se van a destruir. Así que la solución está en la educación: Debemos educar a los niños para las tareas que no podrán hacer los robots y no para los trabajos que desempeñan las máquinas”, sugirió Dirk Lefeber, responsable del grupo de investigación en robótica de la Universidad de Bruselas.

Lo importante es lograr el difícil equilibrio entre la necesidad de establecer pautas regulatorias mínimas y no crear una sobrerregulación que frenaría de Industria y la dejaría atrás en esta carrera decisiva para el futuro.  “No se trata de ponerle trabas a la innovación, sino que la industria europea sea útil”, concluyó la redactora del informe del informe Mady Delvaux

Para ello no se debe perder de vista, defienden los europarlamentarios, que : No se trata de construir una sociedad para los robots, sino para los humanos,”no podemos crear una sociedad deshumanizada,es el ser humano que tendría que que preocuparnos en primer lugar”.

Con información de El País

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Usan inteligencia artificial para predicciones en la aviación

Usan inteligencia artificial para predicciones en la aviación

Los aeropuertos y líneas aéreas están invirtiendo en tecnologías que ayudan a predecir y prepararse para futuros eventos.

Según el reporte ‘El Futuro es Predecible’, publicado por el proveedor de TI en transporte aéreo SITA, las interrupciones de vuelos tienen un costo estimado de 25 mil millones de dólares.

Por ello, se busca aprovechar la inteligencia artificial, la computación cognitiva, el análisis predictivo y otras capacidades técnicas progresivas para ayudar a reducir estos costos y maximizar las operaciones.

‘Hay un deseo de eliminar la mayor cantidad de incertidumbre posible durante el viaje. Las compañías aéreas y aeropuertos están enfocándose en tecnologías que los harán más responsivos a problemas en sus operaciones. Esto les permitirá mejorar su rendimiento y su servicio a clientes’, según el Vicepresidente de SITA para América Latina, Elbson Quadros.

La compañía está desarrollando capacidades de alerta y predicción de interrupción utilizando fuentes de datos públicas y específicas de la industria, como Twitter, para ayudar a enfrentar este enorme desafío y reducir los enormes costos de la industria.

Durante 2017, SITA Lab validará las predicciones de retrasos con las aerolíneas y aeropuertos, y espera completar hasta cinco ensayos con sus socios industriales. La siguiente etapa consistirá en incorporar en los servicios de SITA su algoritmo de predicción de demora y sus alertas de interrupción a la industria del transporte aéreo.

A medida que la inteligencia artificial se desarrolla, los aeropuertos y las aerolíneas no pierden la importancia de mantener el toque humano. De hecho, la combinación de personas con la inteligencia artificial se describe como la transformación de la experiencia de viaje.

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Compendio de estimaciones y pronósticos para 2017

Compendio de estimaciones y pronósticos para 2017

Como en años anteriores, Mundo Contact acerca el conocimiento más avanzado en materia de TIC, Experiencia del Cliente, Web y Medios Sociales, publicando las expectativas más relevantes para el año 2017.

Estas estimaciones han sido planteadas por organizaciones vinculadas estrechamente con los fenómenos y acontecimientos de la Industria y están sustentadas por especialistas altamente calificados y documentados, con una visión objetiva del futuro inmediato.

Confiamos en que la información que transmitimos contribuya a visualizar escenarios posibles que permitan anticipar oportunidades y necesidades, frente a una realidad cuya una dinámica abrumadora de cambios en la tecnología, en los modelos de consumo y los procesos de negocio, no dan tregua.

Mundo Contact se suma a la actitud y postura empresarial de un optimismo razonable para el 2017, que se nutre del esfuerzo personal y corporativo.

 

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Big Data impacta todas las industrias y a los individuos también, desde profesionales de TI y líderes de negocio, hasta los consumidores finales

 

 

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Cinco previsiones que habrá que considerar en seguridad informática durante 2017

 

 

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WiFi es económico comparado con los costos de ampliar las redes o datos fijos, permitiendo dar conectividad gratis en cada calle y extender el acceso a Internet

 

 

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2017 se destacará por el enfoque más holístico que las organizaciones dan a la transformación digital

 

 

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2017 será especialmente importante para implementar el comercio electrónico a través de iniciativas que deben ser lanzadas junto con campañas digitales

 

 

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Esta es una reflexión sobre qué es lo que veremos durante 2017 en temas de servicio a cliente para las empresas

 

 

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En 2017, la personalización del contenido y el contexto del usuario definirán el éxito o fracaso de una campaña de marketing

 

 

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Una nueva generación está empezando a aparecer en el trabajo, y no son Millennials ni la Generación Z… son máquinas

 

 

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Seis innovaciones que comienzan a tomar forma en el cómputo en la nube y en la tecnología para consumo

 

 

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Al menos 5 áreas de la tecnología despegarán y serán dominantes en el 2017

 

 

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En 2016 hubo un mal uso de datos personales cada 2 segundos; en marzo el ransomware alcanzó un récord de 56,000 ataques

 

 

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Fabricantes de dispositivos habilitados para Internet deberán esforzarse y asumir mayor responsabilidad en relación a los niveles de seguridad predeterminados

 

 

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Principales tendencias que marcarán la agenda de tecnología digital de 2017

 

 

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2017 traerá mayor productividad del usuario de negocio, optimización de las reglas de gestión de información y mayor protagonismo del Chief Data Officer

 

 

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El ransomware, en particular, empezó a alcanzar proporciones epidémicas, incluyendo casos de rescate en objetivos de alto valor

 

 

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Nadie es inmune a los ciberdelincuentes, que van por delante con ataques cada vez más sofisticados, variados y agresivos

 

 

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Apple se uniría al Artificial Intelligence Research Group

Apple se uniría al Artificial Intelligence Research Group

Apple está dispuesta a unirse a Amazon, Google, Facebook, IBM y Microsoft para investigar inteligencia artificial (AI).

Esta asociación, llamada AI Research Group, que no tiene fines de lucro, podría aceptar en estos días a Apple, incluso esta semana, según personas cercanas a este proyecto.

De hecho, Apple, con su asistente virtual Siri, incursionó desde 2011 en la inteligencia artificial, sin embargo desde entonces se ha rezagado respecto a competidores como Google y Amazon.

Su insistencia en mantener la secrecía hizo que disminuyeran sus esfuerzos incluso para contratar talentos, ya que en el oficio de investigadores en este campo se da un interés particular por publicar sus resultados.

Esta actitud cambió con la contratación del profesor Russ Salakhutidinovl, de Carnegie Mellon, y la publicación de su primer artículo de inteligencia artificial.

Con esta unión al AI Research Group, Apple envía una señal de que se está abriendo más con este grupo que tiene como objetivo ‘realizar investigaciones, recomendar mejores prácticas y publicar investigaciones bajo una licencia abierta’.

Con información de Bloomberg

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Inteligencia artificial resuelve nuestras actividades cotidianas

Inteligencia artificial resuelve nuestras actividades cotidianas

Entendida la inteligencia artificial (IA) como una parte de las ciencias de la computación, se encarga de hacer que las máquinas repliquen las funciones cognitivas de la mente humana.

Razonar, aprender, entender y comunicarse son funciones que donde la IA convive en nuestro quehacer cotidiano.

Hace tiempo de inteligencia artificial ha dejado de ser materia de ciencia ficción o de contenidos novelescos fantasiosos; la realidad actual nos está poniendo en contacto con dispositivos y procesos que ya no sólo responden a órdenes, sino que son capaces de ofrecer resultados, procesar datos, proponer sugerencias o tomar decisiones; incluso son capaces de detectar sus propios errores y aprender de sí mismos.

Algunas de las áreas donde la inteligencia artificial ya nos está brindando beneficios son:

Diagnóstico de enfermedades

La medicina es una área donde más presencia e impacto ha tenido la IA utilizando la tecnología Deep learning, con la cual las máquinas son capaces de desarrollar métodos de aprendizaje automático complejo, para analizar mamografías, resonancias magnéticas y ultrasonidos y obtener así diagnósticos más acertados y oportunos.

Google, una de las empresas pioneras en inteligencia artificial ha detectado, por ejemplo, la retinopatía diabética, que puede hacer más y más borrosa la imagen que los ojos envían al cerebro y que podrían causar ceguera.

Con respecto a las cardiopatías, la supercomputadora Watson de IBM ofrece programas de salud cognitiva, que analizan el genoma y adapta el tratamiento de cáncer para cada paciente.

Movilidad

Un ejemplo actual y cotidiano de IA es la cada vez más utilizada Google Maps, que se basa en algoritmos de inteligencia artificial para recomendar las mejores rutas y medios de transporte hacia un destino específico. En un futuro próximo nadie tendrá que enseñar a los dispositivos a moverse por una ciudad, ya que gracias a machine learning y deep learning, podrán aprender a hacerlo solos, analizando y probando enormes cantidades de datos.

Desde luego, el auto sin conductor es otro ejemplo de la gran promesa que significa la inteligencia artificial en nuestro quehacer cotidiano, así como la eficiencia que se logra en las turbinas de los aviones, los frenos anti bloqueo que funcionan con inteligencia artificial, e incluso ‘el sistema de inyección de combustible de todos nuestros autos, que fue diseñado utilizando algoritmos de inteligencia artificial’, Según explica Ramón López de Mántaras, director del Instituto de investigación en Inteligencia Artificial.

Consumo

Una aplicación comercial de la inteligencia artificial que ha tenido un gran éxito es el uso de las apps y webs de productos y servicios, ‘gracias al machine learning, que puede detectar los hábitos y modelos de consumo de una persona, para actuar en consecuencia’, señala Ramón López.

El espectro de posibilidades de uso de esta aplicación es inmensa, ya que las empresas pueden ofrecer sus productos y servicios a través de Internet conociendo los gustos particulares de sus clientes y sus hábitos de consumo. Un ejemplo notable es Amazon, cuyas ventas responden en un tercio a recomendaciones de consumidores.

A este ejemplo se puede sumar la gestión de stocks de los almacenes, el turismo online que adapta sus ofertas a las necesidades particulares, así como la oferta de películas a partir de las elecciones y búsquedas que el usuario ha realizado. Lo mismo ocurre con los temas musicales, los idiomas, etc.

Seguridad

En la actualidad, los sistemas de los bancos, sustentados en inteligencia artificial, permiten, entre otras cosas, que puedan aprender por sí mismos con los datos que reciben y detectar oportunamente un movimiento potencialmente fraudulento. Todo esto, utilizando el conocimiento y la información acumulada en los ensayos y experiencias históricas.

Finanzas

Ahora las instituciones bancarias y de inversión pueden asesorar a sus clientes de una manera individualizada para detectar oportunidades o riesgos. Ahora es posible diseñar una cartera de inversiones a partir de las características de cada cliente, es decir: su edad, su condición social, su nivel de riesgo, etc., todo esto, filtrado con las condiciones del mercado, permite lograr una asesoría dinámica que responda a las necesidades y expectativas particulares de cada cliente.

El tiempo

La predicción del tiempo se ha vuelto cada vez más precisa utilizando machine learning. Los investigadores de Microsoft, Ashish Kapoor y Eric Horvitz, han aplicado esta ciencia con resultados más precisos.

Según estos científicos, con el tiempo los análisis serán más precisos y a más largo plazo.

Energía

La inteligencia artificial es la clave en los desafíos energéticos del futuro, asegura Ramón López Mántaras, quien comenta que Google ha conseguido ahorros de un 30% en el consumo energético de sus servidores a partir de sus investigaciones de DeepMind.

En un futuro, en los coches eléctricos y muy probablemente en los hogares se pueda almacenar y compartir energía para optimizar este consumo vital.

Con información de El País

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Inteligencia artificial permite anticipar situaciones críticas del corazón

Inteligencia artificial permite anticipar situaciones críticas del corazón

Con el manejo de grandes volúmenes de información, se pueden perfilar las posibles causas de una afección del corazón y su tratamiento.

La extraordinaria capacidad y precisión que requiere el manejo de datos de un paciente y el tratamiento correspondiente, implican una correlación difícilmente alcanzada por la capacidad humana para llegar a un diagnóstico exacto.

Un equipo de investigación de MRC London Institute of Medical Sciences aprovechó la inteligencia artificial para realizar un trabajo de campo en el que participaron cerca de 300 pacientes afectados con deficiencias el corazón.

Se analizaron los datos acumulados a largo de ocho años para de terminar, con una gran precisión, la esperanza de vida de los enfermos. Los resultados son alentadores: el equipo logró acertar en un 80% de los casos al identificar a los pacientes que vivirían un año más, frente a un 60% del acierto que obtuvieron los médicos.

La inteligencia artificial permite analizar los parámetros anormales y dibujar un escenario futuro con una gran precisión, permitiendo a los médicos actuar en consecuencia.

El uso masivo de datos ha comenzado ya a aplicarse médicamente en el tratamiento del cáncer, en el que la información acumulada a lo largo del tiempo tiene un papel clave.

Ahora el equipo se dispone a extender la prueba a más hospitales con el objeto de desarrollar un sistema que no se limite anticipar la esperanza de vida, sino también a indicar el tratamiento óptimo por el paciente.

Este hallazgo es importante porque permitirá a los médicos saber de antemano qué pacientes son críticos y definir el mejor tratamiento posible para alargar su esperanza de vida. ‘El tratamiento adecuado a los pacientes que lo necesitan en el momento adecuado’, sostiene uno de los responsables del estudio.

Con información de El País

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Google puede crear desde cero una red neuronal

Google puede crear desde cero una red neuronal

Las redes neuronales son fundamentales para el desarrollo de la inteligencia artificial y se soportan en el comportamiento de las neuronas y conexiones del cerebro humano, tratando de crear un programa o sistema capaz de solucionar problemas complicados, actuar de manera humana y utilizar técnicas algorítmicas convencionales para realizar trabajos.

Una de las ramas de experimentación y desarrollo con inteligencia artificial (IA) de Google ha sido capaz de crear una red neuronal.

Las redes neuronales son útiles para desarrollar tareas de aprendizaje relacionadas con imágenes, discurso y comprensión del lenguaje natural.

Lo que dificulta el desarrollo de estas redes neuronales es la escasez de ingenieros capaces de hacerlo, por lo cual Google Brain ha decidido probar con su propia AI para ver si es capaz de generar otras redes de neuronales.

Esta red neuronal ha desarrollado desde cero un sistema basado en tecnología de aprendizaje automático para el procesamiento de lenguaje, con resultados que han superado los diseñados por humanos, como se explicó en la revista MIT Tecnology Review.

Es relevante que los robots comiencen a fabricar otros robots, entre otras cosas porque de esta investigación surge la posibilidad de integrar el software de aprendizaje automático en la economía.

Con información de El Economista.es

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Dan a Geoffrey Hinton galardón por inteligencia artificial

Dan a Geoffrey Hinton galardón por inteligencia artificial

La fundación BBVA reconoce al científico Geoffrey Hinton su aporte al desarrollo de los sistemas de inteligencia artificial y le otorga un importante reconocimiento.

En la novena edición del Premio Fronteras del Conocimiento, la fundación reconoce y premia un trabajo de toda una vida dedicada a comprender el funcionamiento del cerebro humano para trasladarlo a las máquinas. De esta manera, Hinton logró desarrollar dos algoritmos clave en los sistemas de inteligencia artificial.

Hinton es autor de investigaciones pioneras en el llamado aprendizaje automático (Machine Learning) y, en particular, de redes neuronales artificiales. Su trabajo ha permitido la creación de sistemas de reconocimiento de voz e imagen de los vehículos sin conductor, asistentes personales como Siri o traductores automáticos como Google Translate.

‘No me gustan las primeras teorías de la inteligencia artificial porque se basan mucho en la lógica y eso es algo que los humanos tardamos mucho en desarrollar. El cerebro humano es la mejor máquina. Mi objetivo era comprender cómo trabaja la gente y simular ese sistema y creo que la mejor manera de hacerlo es construir modelos de redes neuronales artificiales’, explicó Hinton, quien estaba más interesado en conocer cómo funciona el cerebro humano, cuáles son los fundamentos del aprendizaje y buscar la forma de aplicar esos principios a las máquinas.

Hinton creó en la década de los 80 un algoritmo conocido como retropropagación, que revolucionó y dinamizó el campo de estudio de la inteligencia artificial.

Pero más importante aún, Hinton creó en 1999 un nuevo algoritmo, el llamado ‘aprendizaje profundo‘, un sistema basado en errores y aciertos, capaz de comprender por sí mismo. ‘Esto nos llevó a un nuevo tipo de inteligencia artificial donde no se programe el conocimiento en una máquina, sino que la propia computadora lo aprende’, explicó Hinton. Este algoritmo es la base de todos los sistemas actuales de inteligencia artificial.

Para Hinton, la inteligencia artificial no tiene más límites que los que puede tener el cerebro humano. ‘En  nuestros cerebros tenemos una red neuronal enorme que trabaja por nosotros. No veo porque una red neuronal artificial no pueda hacer lo mismo que nuestro cerebro’, explicó el investigador, quien asegura que no hay límites a lo que puedan hacer las máquinas desde el punto de vista del procesamiento de la información.

Geoffrey Hinton se graduó en Psicología Experimental y se doctoró en Inteligencia Artificial, es profesor emérito de la Universidad de Toronto y vicepresidente de Ingeniería de Google.

Con información de El País

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IBM rompe récord de patentes registrandas en 2016

IBM rompe récord de patentes registrandas en 2016

IBM anunció un nuevo récord de patentes, concretamente 8,088 en 2016, lo que la coloca al frente del número de registros en Estados Unidos por 24° año consecutivo. Las patentes registradas en 2016 cubren un diverso rango de invenciones en inteligencia artificial, computación cognitiva, salud cognitiva, cloud, ciber-seguridad y otras áreas de crecimiento estratégicas en la compañía.

Los inventores de IBM lograron más de 22 patentes por día en 2016, convirtiendo a la compañía en la primera empresa en superar la cifra de 8,000 patentes en un año. El número de inventores responsables de estas patentes ascendió a 8,500, procedentes de 47 países diferentes, entre ellos México, que registró 11 patentes.

Del número total de patentes, más de 2,700 son invenciones relacionadas con Inteligencia Artificial, computación cognitiva y cloud.

“Liderar el mundo de la innovación por 24 años consecutivos es el resultado del compromiso de IBM con la investigación y desarrollo (I+D), que se mantiene sin comparación –reflejado en el récord de patentes de Estados Unidos de este año, récord que ha roto la barrera de las 8,000 patentes por primera vez”, comentó Ginni Rometty, Presidente y CEO de IBM. “Estamos muy orgullosos de las contribuciones únicas que nuestros inventores han logrado en la ciencia y la tecnología, impulsando el progreso del negocio y la sociedad, y la apertura de la nueva era de los negocios cognitivos”.

En el área de computación cognitiva e inteligencia artificial, los inventores de IBM patentaron más de 1,100 invenciones que pueden ayudar a las máquinas a aprender, razonar, y a procesar eficientemente diversos tipos de datos, mientras interactúan con personas en lenguaje natural, de forma familiar. Por ejemplo:

  • Machine learning para tener las mejores respuestas: Ofrecer respuestas correctas a preguntas de usuarios es uno de los principales objetivos de la computación cognitiva. Los inventores de IBM crearon una propuesta para generar opciones de respuesta, para luego determinar cuán buena es cada una de ellas, basado en el fundamento verdadero de la pregunta. Cuando este proceso es aplicado iterativamente, la fuerza de la respuesta se incrementa y las mejores respuestas a las preguntas son identificadas e incorporadas al modelo de aprendizaje de máquinas, que puede ser aplicado en todas las industrias, desde servicios financieros hasta retail. (Patente #9,384,450: Entrenando modelos de aprendizaje de máquinas para un sistema de respuesta de dominio abierto).
  • Planificar la mejor ruta para el estado de ánimo del viajero: Los sistemas de navegación actuales están programados para tomar decisiones basados en condiciones de la ruta, pero no toman en consideración el estado de ánimo de los conductores. Los inventores de IBM han desarrollado un método para planificar la ruta de viaje de acuerdo con el estado de ánimo y preferencias del viajero. ¿Tuviste un día largo? Este Sistema te ayudará a tomar el camino a casa menos estresante. (Patente #9,384,661: Planeamiento de viaje cognitivo basado en necesidades).

Los científicos de IBM patentaron invenciones que nos ayudarán a avanzar en la salud cognitiva. Por ejemplo:

  • Utilizar imágenes para medir mejor la salud del corazón: Categorizar las enfermedades cardíacas es un gran desafío debido a la complejidad del corazón. Los investigadores de IBM han desarrollado un método para categorizar las enfermedades humanas del corazón, utilizando imágenes para caracterizar la forma y el movimiento de este órgano. Esta herramienta podría ayudar asistiendo a los doctores en el diagnóstico de los síntomas de enfermedades cardíacas. (Patente #9,311,703: Método y sistema para categorizar los estados de las enfermedades cardíacas).
  • Un audífono personalizado para satisfacer necesidades específicas: Encontrar dispositivos de audición personalizados para cumplir con las necesidades específicas de cada individuo es un gran desafío. Los inventores de IBM desarrollaron un audífono que puede distinguir y filtrar voces y sonidos. Los dispositivos pueden ser entrenados para distinguir sonidos como una alarma de incendios y escuchar de forma inteligente el entorno alrededor de la persona mientras se filtran algunos sonidos y amplifican otros, para mejorar la experiencia del usuario. (Patente #9,374,649: Audífono Inteligente).
  • Un dron para limpiar hospitales, manufacturar pisos y campos de agricultura: Con esta patente, inspeccionar, testear y medir áreas contaminadas, podría ser realizado a través de drones cognitivos. Los drones podrían ingresar en un área contaminada, recolectar una muestra y confirmar la existencia de contaminación. Este proceso podría ser realizado de forma continua. Al recolectar muestras de microbios con un dron o con una flota de drones, los hospitales podrían asegurarse de encontrarse en condiciones seguras para sus pacientes. Los drones podrían brindarle a las personas un mapa de información – monitorear de cerca bacterias en superficies, para controlar infecciones bacteriales en un hospital o planta de manufacturación. (Patente #9,447,448: Sistema de análisis microbiano basado en drones).

Los inventores de IBM también registraron patentes por invenciones que se espera habiliten nuevas innovaciones en ciber-seguridad. Por ejemplo:

  • Detección y aislamiento de intrusos en la red de aplicaciones en la nube de forma preventiva: Los desarrolladores pueden construir y desplegar nuevas aplicaciones de forma más rápida y fácil que nunca gracias al modelo de auto-servicio de cloud computing, resultando en una entrega rápida de valor competitivo para el negocio. Pero estas nuevas aplicaciones aún necesitan una solución de seguridad sólida. Los inventores de IBM han desarrollado una propuesta que permite a los desarrolladores declarar políticas de seguridad granuladas para sus aplicaciones, especificando el nivel requerido de aislamiento. Cuando son detectadas infracciones en la red, la conexión entre las aplicaciones –o entre sus sub-componentes– puede ser bloqueada para minimizar el impacto de un ataque. (Patente #9,361,455: Manejo de seguridad en un entorno informático de red).
  • Manejar las comunicaciones entrantes para prevenir la suplantación de identidad y la propagación de contenido malicioso: Así como los hackers se vuelven más inteligentes, necesitamos incorporar filtros inteligentes para las comunicaciones entrantes que son enviadas a los usuarios. Los inventores de IBM inventaron un sistema para crear niveles de permiso y confianza para las comunicaciones que ingresan, como mails y mensajes de texto. Este sistema determina un nivel de confianza que se le asigna a esa comunicación entrante y cuánto de esa comunicación debe ser enviada al usuario (Patente #9,460,269: Manejo seguro de las comunicaciones).

Los datos de patentes de 2016 han sido provistos por IFI CLAIMS Patent Services: http://www.ificlaims.com

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