La noche que Ian Goodfellow intentaba ayudar a unos amigos con un problema, no sabía que estaba a punto de hacer uno de los mayores avances de la historia de la inteligencia artificial: las redes generativas antagónicas, que permiten a los ordenadores crear y manipular la realidad
Una pareja de sistemas de inteligencia artificial trabajando a dúo puede adquirir imaginación al jugar al gato y al ratón con datos
La investigadora de Microsoft, Timnit Gehru, entró en pánico cuando se dio cuenta de que entre los 8.500 asistentes de una prestigiosa conferencia de IA sólo había seis negros. Ahora lucha por fomentar la diversidad entre los investigadores del campo para evitar los sesgos que dominan los algoritmos
El gigante dejó al país a causa de la censura, así que el anuncio de un nuevo centro de IA en Beijing supone el reconocimiento del dominio chino del sector, gracias a los grandes apoyos de su Gobierno. Y la clave de todo está en la nube
La compañía acaba de lanzar Cloud AutoML, un servicio en la nube que permite construir y entrenar automáticamente a un algoritmo de aprendizaje profundo. Automatizar el desarrollo de este tipo de sistemas podría conseguir que la IA esté al alcance de muchas más personas
Si los sistemas de inteligencia artificial tienen una medida de la seguridad que tienen sobre sus propias predicciones, tendrán más argumentos para decidir si actuar o no. Incorporar la capacidad de la incertidumbre ha sido posible gracias al aprendizaje profundo y la programación probabilística.
La red social Twitter ha servido para alimentar a un algoritmo de aprendizaje automático capaz de distinguir si una persona padece un trastorno bipolar con una precisión del 90%. Métodos como este pueden ayudar a diagnosticar y poner en tratamiento antes a los pacientes con esta patología.
Un programa ha aprendido a generar sonidos para acompañar a vídeos cortos que resultan tan realistas que los humanos los confunden con los reales el 70% de las veces. Le ofrecemos un ejemplo para que se ponga prueba
El mundo es una fuente inagotable de datos pero es imposible acordarse de todos. Los humanos son capaces de priorizar la información más importante, pero las máquinas no. Eso acaba de cambiar gracias a un trabajo que ha conseguido aplicar la teoría Hebbiana a las redes neuronales
La nueva versión de programa de Google DeepMind gana al ajedrez con movimientos impensables para cualquier humano y también domina el Go y el Shogi. A falta de más conocimiento sobre la inteligencia humana, los programas artificiales serán cada vez más extraños