Facebook deja en manos de la inteligencia artificial la traducción de sus publicaciones

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La Inteligencia Artificial no sustituirá el trabajo de las personas “hasta dentro de entre 40 y 120 años”, según experto

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La Inteligencia Artificial impulsará un 14% el PIB mundial hasta 2030, según PwC

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Investigadores suizos diseñan el primer corazón artificial impreso en 3D que puede sustituir a uno natural

Investigadores del centro ETH de Zúrich han diseñado y probado con éxito el primer corazón artificial flexible impreso en 3D y que es capaz de sustituir a un corazón natural durante un tiempo limitado en el pecho de un paciente.

El carácter temporal del dispositivo se debe a que de momento el modelo de silicona sólo aguanta 3.000 latidos -lo que equivale a unos 45 minutos-, aunque el grupo de investigación trabaja en mejorar los materiales para alargar la durabilidad del mismo.

“Esto ha sido simplemente una prueba para ver si era factible. Nuestro objetivo no es presentar un corazón listo para la implantación, sino pensar en una nueva dirección para el desarrollo de los corazones artificiales”, ha explicado Nicholas Cohrs, estudiante de doctorado del grupo de investigación del profesor de ingeniería de la ETH Zurich, Wendelin Stark.

Su aspecto es como un corazón real pero en silicona, y es que la meta de los investigadores es imitar al modelo natural en la mayor medida posible. “Nuestro objetivo es desarrollar un corazón artificial que es aproximadamente del mismo tamaño que el propio paciente y que imita el corazón humano lo más cerca posible en forma y función”, apunta Cohrs.

El corazón artificial se ha creado a partir de silicona utilizando una técnica de impresión en 3D, de cera perdida; pesa 390 gramos y tiene un volumen de 679 centímetros cúbicos. Del mismo modo que el órgano, tiene un ventrículo derecho y un ventrículo izquierdo, aunque no están separados por un tabique sino por una cámara adicional. Esta cámara es introducida y desinflada por el aire presurizado, siendo necesario éste para bombear fluido desde las cámaras de sangre, reemplazando así la contracción muscular del corazón humano.


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Cinco mitos a desmontar para saber bien qué es la inteligencia artificial

Gracias a los últimos avances en ‘machine learning’ y en inteligencia artificial (IA), es fácil dejar volar la imaginación y pensar en lo increíble que será el futuro. Coches automáticos, diagnósticos médicos mucho más precisos, compras ‘online’ completamente automatizadas mediante ‘chatbots’ inteligentes… Pero, ¿qué sabemos realmente sobre ella? Todos tenemos nuestra propia idea de inteligencia artificial concebida a partir de noticias, libros, películas o series de ciencia ficción. Sin embargo, esto también ha dado lugar a ciertos mitos que es necesario desmontar para entender qué es y qué supone realmente la inteligencia artificial. Inbenta, compañía española especializada en esta tecnología y en procesamiento del lenguaje natural y búsqueda semántica, los ha analizado a través de su director general en España, Julio Prada.

MADRID, 1 (Portaltic/EP)

1) MÁQUINAS CON CONCIENCIA PROPIA

La conciencia es uno de los santos griales para todos los entusiastas de la IA. Crear una máquina que sea capaz, de manera autónoma e independiente, de mostrar creatividad, emociones o libre voluntad puede parecer que está solo a unos pocos pasos de convertirse en una realidad.

Pero el hecho es que nuestro entendimiento de la neurociencia que se encuentra detrás de la conciencia está todavía dando sus primeros pasos, y nuestra habilidad para replicar en una máquina lo que ni nosotros entendemos completamente es nula. Por lo tanto, por el momento todavía no hay posibilidad de perder una batalla de ingenio contra un robot.

2) DESTRUCCIÓN DE GRAN PARTE DE LOS TRABAJOS Y LA ECONOMÍA HUMANA

Es comprensible que dado el nuevo entorno en el que vivimos, donde la automatización está a la orden del día, haya profesionales preocupados por la continuidad de sus propios puestos de trabajo. No debemos alarmarnos, la idea de que la inteligencia artificial destruirá la mayoría de los trabajos es un mito basado en dos falsedades: primero, que la IA puede tener la capacidad de multitarea propia de los humanos, cuando en realidad solo puede ejecutar la tarea concreta y específica para la que haya sido diseñada; y segundo, que los trabajos menos cualificados que pueden hacer los robots aumentarán, sí, pero se crearán otros puestos más cualificados que tendrán que vigilar, reparar y dirigir los robots.

3) AMENAZA A LA CAPACIDAD PARA HACER CIERTAS TAREAS

De alguna manera, sí que hay un miedo legítimo de que los humanos se volverán demasiado dependientes de las máquinas para hacer algunas de las tareas más repetitivas, y que olvidaremos cómo hacerlas por nuestra propia cuenta. Pero delegar estas tareas a las máquinas no es algo nuevo ni tampoco terrorífico.

Al fin y al cabo, ya dependemos de calculadoras para hacer operaciones complejas, procesadores de palabras en lugar de papel y lápiz o automóviles en lugar de caballos. Este hecho no nos convierte necesariamente en incapaces, sino que nos facilita la vida y nos permite ser más productivos al darnos la oportunidad de centrarnos en actividades de mayor valor y en resolver retos más complicados.

4) AVANCES RÁPIDOS Y SIN LÍMITES

El concepto de IA nació hace más de 60 años. A pesar de los grandes avances logrados en informática, así como en psicología y neurociencia, nos ha llevado mucho tiempo alcanzar este punto en su evolución. La realidad es que el desarrollo tecnológico es la mayor parte de las veces un camino lento y complejo.

Solo ahora, después de cinco décadas de esfuerzo, se está comenzando a hacer progresos significativos en áreas como salud, educación y finanzas. Pero estas son todavía aplicaciones muy específicas, propias de un futuro previsible. Aún estamos lejos de crear un asistente personal robótico que se encargue de hacer reservas para cenas de aniversario o que sea capaz de diagnosticar ese molesto catarro que hemos cogido.

5) LOS ROBOTS SUPERARÁN A LOS HUMANOS Y LOS DOMINARÁN

Independientemente de si es ‘Terminator’, ‘Matrix’ o ‘Ex Machina’, Hollywood ha contribuido a nuestro miedo irracional de que se produzca un golpe de estado robótico. Pero este persistente mito es provocado por el miedo derivado de la ciencia ficción que tiene muy poca esencia de realidad. Esta existe para contar una historia que nos enganche, no por el hecho de estar científicamente demostrada.

La realidad es que ya tenemos ordenadores capaces expertos en matemáticas o capaces de jugar al ajedrez, pero aún estamos muy lejos de que la inteligencia artificial alcance el nivel humano en lo que respecta a conciencia, sensibilidad u otras capacidades de razonamiento y emocionales que pudieran poner en peligro nuestra presencia en la Tierra.

Nuestras preocupaciones y nociones mal concebidas sobre la futura inteligencia artificial no deberían nublar nuestro juicio. La IA, actual y benevolente, presenta múltiples ventajas y existe para mejorar todos los ámbitos de la vida, principalmente el de los negocios. Hoy en día, la robótica es un alivio en lo que respecta a cargas repetitivas y consumidoras de tiempo, como llamar a un centro de contactos para preguntar por un tema en cuestión o enviar un ‘email’ al servicio al cliente para recuperar una contraseña olvidada. De esta manera, afirma el directivo de Inbenta, nos libera y nos permite dedicar nuestro tiempo a lo que realmente importa.


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¿Qué quieres comprar?: la inteligencia artificial lo sabe

La era digital ha posibilitado que las compras sean cada vez más accesibles, pero las decisiones más complejas. La elección entre cientos, o incluso millones de opciones, hacen más difícil tomar una decisión. Los sistemas de recomendaciones online cambian la forma en que navegamos y elegimos los productos: limitan nuestro proceso de toma de decisiones acercándonos a lo que estamos buscando, sugiriendo productos complementarios o incluso alternativos.

Este ‘conocimiento’ acerca de la personalidad de compra normalmente proviene de lo que los consumidores han comprado o visualizado anteriormente, lo que los compradores con perfiles similares han visto o comprado, así como la fecha y hora de visualización, como destacan en RTB House, empresa global que ofrece tecnología punta de ‘retargeting’.

Las tecnologías de recomendación estudian lo que buscan los consumidores y les sugieren productos. Recogen y analizan millones de datos sobre sus preferencias para aportar sugerencias ultra-precisas.

Suena simple, pero estas tecnologías precisan de volúmenes masivos de datos para realizar predicciones exactas. Y, por supuesto, cuanta más información, mejor. Aquí es donde entra en juego el ‘deep learning’, o aprendizaje profundo: una innovadora rama de la inteligencia artificial que resuelve los problemas al imitar el trabajo del cerebro humano en el procesamiento de datos y la creación de patrones de toma de decisiones.

Predecir lo que quieres

La mayoría de nosotros, como apuntan en RTB House, ya tenemos experiencia con sugerencias y recomendaciones basadas en datos de comportamiento y navegación. Hemos adquirido productos en Amazon recomendados en la sección ‘Los clientes que compraron este producto también compraron’ o hemos añadido nuevas personas a Linkedin después de ver ‘Gente que podrías conocer’. Incluso vemos películas en Netflix gracias recomendaciones de IA.

Y ahora los motores son cada vez más inteligentes. Emplean herramientas de ‘deep learning’ que personalizan la experiencia de un usuario tratando de averiguar sus hábitos incluso después de haber realizado tan solo una visita.

Junto con la analítica en tiempo real, los algoritmos de autoaprendizaje pueden mejorar las sugerencias hasta el punto de la predicción. Servicios como Spotify pueden predecir la siguiente sugerencia de canciones, mientras que YouTube pone en cola los videos recomendados basados en el que está viendo.

El ‘deep Learning’ ultra-preciso se utiliza en todo tipo de industrias digitales, como en la publicidad. De acuerdo con RTB House, los algoritmos de autoaprendizaje ayudan a lograr recomendaciones muy precisas que hacen que las actividades publicitarias sean hasta un 50 por ciento más eficientes. Pero, ¿cómo funciona en la práctica?

¿Cómo funciona el ‘deep learning’?

Tomando como ejemplo comprar un vestido nuevo, cuando un comprador hace clic en cualquier apartado del sitio web, el mecanismo de recomendación captura cada pieza de información, indican desde la compañía. Comprueba el color del vestido, detalles como precios, tallas y docenas de puntos de otras acciones.

A continuación, explican, conecta tantos patrones de interacción como sea posible. Al medirlos y analizarlos (en tiempo real), el sistema puede entender la historia, el gusto, los intereses o incluso el estado de ánimo, y luego hacer predicciones precisas de productos interesantes.

Las coincidencias entre los zapatos y la joyería, los vestidos de noche, la ropa de verano, podrían ser recomendaciones basadas en predicciones eficaces. Todo esto sucede sin ninguna intervención humana por parte del anunciante. En el campo de la predicción de compra, los algoritmos de ‘deep learning’ ya han obtenido tanto conocimiento, que ha hecho innecesarias las intervenciones manuales.

Los modelos típicos de recomendaciones no pueden hacer esto, resaltan desde la compañía. La mayoría del software de recomendación simplemente recopila información y luego selecciona productos para mostrarlos con reglas predefinidas por un ser humano, como por ejemplo: ‘mostrar joyas sólo a aquellas que visitaron ropa femenina, ya que son las mujeres tienen mayor probabilidad de comprar’.

Ahora, esto puede ser sustituido por ‘Nuestro sistema sabe haber visitado ropa femenina es un predictor para la compra de joyas, pero también ha aprendido a detectar a los hombres que tienen la intención de comprar joyas para sí mismos o como un regalo’.

Los algoritmos de ‘deep learning’ simulan nuestra forma de pensar, pero aprendemos practicando resultados sin ninguna aportación humana. Una máquina analizará innumerables conjuntos de datos implacablemente, sin cansarse o aburrirse, y producirá decisiones lógicas, a prueba de riesgos sin estrés, duda o emociones.

Obedecerá las reglas generales del anunciante, pero lo más importante, es capaz de aprender y escribir nuevas reglas con proactividad y rendimiento inalcanzable por el trabajo humano. Esta es la esencia de los algoritmos de autoaprendizaje y por qué son tan eficaces para la industria publicitaria.

Experiencias personalizadas

De acuerdo con Janrain & Harris Interactive, el 74 por ciento de los consumidores ‘online’ se ven frustrados por el contenido que es irrelevante para sus necesidades en un sitio web. Es más, Infosys encontró que el 86 por ciento de los consumidores dice que la personalización juega un papel relevante en sus decisiones de compra.

El uso de recomendaciones ultra-precisas refuerza la relación de la marca con sus consumidores y, como indican desde RTB House, acelera las ventas de los minoristas, mejora las tasas de conversión y aumenta los ingresos – no importa que sea cine, música o publicidad.


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Google avanza en su cerebro artificial: ya es capaz de crear desde cero una red neuronal

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Investigadores de Google Brain, una de las ramas de experimentación y desarrollo con inteligencia artificial (IA) de la compañía estadounidense, ha empleado una IA que ha demostrado ser capaz de crear una red neuronal.

Las redes neuronales son difíciles de diseñar, como explican los responsables del estudio en el resumen del mismo, pero son útiles para desarrollar tareas de aprendizaje relacionadas con imágenes, discurso y la comprensión del lenguaje natural.

Uno de los motivos de la dificultad que se encuentra a la hora de diseñar estas redes neuronales se haya en que no hay muchos ingenieros capaces de hacerlo, lo que ha llevado a Google Brain a probar con su propia IA y descubrir si es capaz de generar otras redes neuronales.

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

El hecho de que los robots comiencen a fabricar otros robots puede traer nuevos problemas al mercado de trabajo, pero el principal motivo de esta investigación se encuentra en la posibilidad de integrar el ‘software’ de aprendizaje automático en la economía.


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Desarrollan un sistema basado en Inteligencia Artificial que detecta accidentes ocurridos a personas mayores en su hogar

La empresa española Ibermática ha desarrollado un mecanismo a base de sensores inteligentes destinado a avisar de los accidentes ocurridos a personas mayores en su hogar, incluso cuando los sistemas oficiales –como es el caso de los pulsadores de Cruz Roja– fallan. La herramienta ya se está probando en el País Vasco.

MADRID, 11 (Portaltic/EP)

Según esta empresa vizcaína, el 30% de los accidentes domésticos no se detectan por mecanismos como la teleasistencia de Cruz Roja. Por ello, el bautizado como proyecto REAAL aspira a que “todos los percances de este tipo sean atendidos” y, de esta manera, evitar la que –según datos de Facua– es la séptima causa de mortalidad entre mayores.

El funcionamiento es sencillo: consiste en una serie de sensores que se colocan en el domicilio y que recogen datos sobre la posición de los ancianos, su movimiento e, incluso, la existencia de humo. Un sistema de Inteligencia Artificial indentifica los posibles accidentes y avisa a los ciudadores.

Los dispositivos tienen un tamaño de unos 15 centímetros y, según Ibermática, son “no invasivos”, es decir, no recogen datos sensibles para la privacidad de las personas que residen en la vivienda o la visitan. Su coste oscila entre los 10 y 30 euros.


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Mighty AI, la empresa que construye inteligencia artificial pagando a especialistas que contestan a preguntas

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Mighty AI es una startup con sede en Seattle (EEUU) que está pagando a expertos en determinadas materias para que contesten una serie de preguntas o realicen una serie de tareas muy específicas. ¿Su fin? obtener una gran cantidad de datos con los que poder configurar un software de inteligencia artificial.

Las peticiones de información son de todo tipo y tocan un gran campo de preguntas y actividades que van desde consultas de golf, describir imágenes o leer radiografías tumorales.

Este sistema para contestar pregunta ha sido bautizado como “entrenar datos como servicio”, del mismo modo que los productos en la nube han sido bautizados como infraestructuras y software como servicio.

Para lograrlo, la compañía cuenta más de 100.000 especialistas en 155 países que están calificados en función de cómo manejan las tareas. De hecho, el sistema de retribución varía en función del conocimiento del especialista, con lo que se paga más y se ofrecen más puestos de trabajo a quién más sabe.

Entre sus clientes cuentan con proyectos de IBM y Getty Images, al tiempo que se han interesado en la compañía Intel, Google Ventures y Accenture, que han formado parte de la última ronda de inversión de 14 millones de dólares. Estos gigantes de la industria ven en Mighty AI la solución para lograr datos muy específicos sobre los que luego poder construir un sistema de inteligencia artificial.

“Nos gusta Mighty AI porque para muchos de nuestros clientes el primer paso es anotar datos, que son necesarios antes de que podamos construir encima nuestros chips y software para la IA. Con Mighty AI toda esta anotación ocurrirá a un ritmo mucho más rápido que ayudará a los clientes de Intel a implementarlo mucho más rápido”, explica a Bloomberg Ken Elefant, director general de Intel Capital para Software y seguridad.


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Cuatro riesgos y cuatro oportunidades que nos brinda la Inteligencia Artificial

Una voz generada y sintetizada por computadora puede imitar a la perfección la voz de cualquier persona. Aunque al software todavía le quedan unas cuantas líneas de código para que un ordenador sea capaz de hacerte creer que es tu madre, por ejemplo, ya hay bastantes diseñadores de videojuegos que presumen de que su software imita tan bien a un ser humano que han reducido a la mitad las plantillas de dobladores de sus juegos, sustituyéndolos por máquinas.

MADRID, 10 (Portaltic/EP)

La Inteligencia Artificial supone un avance exponencial en la comodidad de las personas, ya que las máquinas son, cada vez más, más capaces de aprender y de realizar tareas. Entre otras cosas, por medio de la Inteligencia Artificial, también se podrán mejorar las técnicas de reconocimiento de los patrones que utilizan los ciberdelincuentes, con lo que las computadoras podrán detectar a los hackers todavía más rápido que las personas.

LOS CRÍMENES DEL FUTURO

No obstante, gran parte de los crímenes del futuro serán muy parecidos a la escena que acabamos de relatar. De hecho, “los delitos cibernéticos se están automatizando y su número está escalando exponencialmente”, señala el consumer operations manager en Panda Security, Hervé Lambert.

En los últimos años, el ‘malware’ ha evolucionado tanto que se han dado casos como el de ‘Blackshades’, un virus a modo de franquicia del mal. Este sistema de Inteligencia Artificial, diseñado por un hacker sueco ,se instaló en lo más profundo de los sistemas operativos de miles de ordenadores. El ciberdelincuente creó un programa que cualquiera se podía descargar para gestionar el virus y conectarse a los micros y webcams de esos miles de ordenadores.

MÁQUINAS DE VISIÓN ARTIFICIAL

Los algoritmos de Inteligencia Artificial tienen tal potencial de desarrollo y de mejora que las máquinas empiezan a tener Visión Artificial. Es decir, ya son capaces de interpretar qué hay en una imagen y saber si lo que hay en una foto es un cuadro de Goya, el logotipo de una marca o una imagen del presidente del gobierno. Si usas asiduamente Google Images habrás visto que hay una opción que permite buscar imágenes subiendo archivos o haciendo una foto con tu teléfono móvil, en vez de tener que buscarlas escribiendo un texto.

RECONOCIMIENTO TARJETA DE CRÉDITO

Otro caso de visión artificial que cada vez vemos más a menudo es el reconocimiento de tarjetas de crédito que utilizan Amazon y muchos bancos. Esta tecnología se usa, principalmente, para que no tengamos que escribir los datos de nuestra tarjeta de crédito, pues con poner la tarjeta delante del teléfono, la aplicación de la tienda online ya sabe que se trata de tu tarjeta

RECONOCIMIENTO DE “CAPTCHA”

La cara negativa de la Visión Artificial viene con el uso malicioso que puedan darle los hackers. De hecho, los ciberdelincuentes llevan bastante tiempo estudiando cómo engañar a los ‘captcha’, esos códigos de números escritos de una forma extraña que te piden muchas webs para confirmar que eres una persona. “Por ello, es muy recomendable que las webs que usen la tecnología Captcha actualicen el software de una forma muy frecuente, ya que si no lo cambias en uno o dos años, es casi seguro que serás hackeado por algún tipo de algoritmo de Visión Artificial”, añade Lambert.

TECNOLOGÍA DE RECONOCIMIENTO DE VOZ

Y lo mismo pasa con los sistemas de la comprensión del habla, la síntesis del habla y la comprensión del lenguaje natural. Cada vez los usamos más y cada vez nos ayudan más en nuestros quehaceres diarios. Sin embargo, los criminales podrán aprovechar los nuevos desarrollos que se den en el campo de la Inteligencia Artificial.

De este modo, la tecnología de reconocimiento de voz, como Siri de Apple y”Cortana” de Microsoft, ya forman parte de nuestro día a día para que interactuemos con nuestros dispositivos mientras conducimos, o cuando tenemos las manos ocupadas. Asimismo, el altavoz controlado por voz “Echo” de Amazon y la plataforma “Messengerbot Messenger” de Facebook avanzan a una velocidad de vértigo para mejorar nuestras experiencias de compra online y de atención al cliente.

Aunque poco probable, es posible que se diseñen algoritmos de Inteligencia Artificial para engañar a este tipo de tecnologías por medio de software capaz de imitar el habla y las expresiones propias de las personas, tal y como se explicaba al principio del artículo.

EL FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

“La Inteligencia Artificial se va a convertir más pronto que tarde en una realidad del día a día de la mayoría de las personas de este plantea. Por ello, es imprescindible que su desarrollo se lleve a cabo de una manera responsable, dando pasos poco a poco y pensando siempre en adelantarse a posibles brechas de seguridad”, concluye Lambert.


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