Gracias a un juego diseñado para que ambos intentaran ser más astutos que el otro, uno aprendió a afrontar una gran variedad de objetivos, desde poner la mesa hasta colocar las piezas de un tablero de ajedrez sin tener que entrenarse para cada tarea. Ahora falta traspasar este avance al mundo real
Gary Marcus y Danny Lange son dos de los mayores expertos internacionales en inteligencia artificial con visiones totalmente opuestas. El primero cree que la tecnología solo podrá avanzar con combinaciones de distintos enfoques y técnicas. El segundo es un firme defensor del potencial del aprendizaje profundo
Aunque el concepto ha evolucionado desde que nació hace dos décadas, de que hay expertos que no creen que jamás pueda alcanzarse y de que ni siquiera entendemos la mente humana ni la conciencia, el término y su búsqueda están ayudando a orientar la dirección de la investigación general de la IA y acelerar algunos avances
El padre de este enfoque de inteligencia artificial, Geoffrey Hinton, lleva 30 años convencido de su potencial, aunque no consiguió demostrarlo hasta hace poco. Ahora, casi todo el campo usa su técnica para lograr avances espectaculares, pero aún queda mucho para que las máquinas adquieran una comprensión similar a la humana
Las últimas tendencias en el sector de la inteligencia artificial demuestran que la mayoría de investigadores están más interesados en mejorar sus carreras que en resolver los desafíos más apremiantes de la sociedad, como el cambio climático y el hambre, con aplicaciones novedosas
La pandemia ha popularizado las herramientas que vigilan a los estudiantes durante los exámenes gracias a la inteligencia artificial y la biometría. Sin embargo, sus algoritmos tienden a perpetuar discriminaciones como el racismo y el sexismo, y suponen una invasión de la privacidad de los alumnos
Neural Magic ha descubierto un truco que permite ejecutar algoritmos de inteligencia artificial en una CPU a la misma velocidad que las unidades de procesamiento gráfico que dominan la industria. El enfoque ahora costes y evita la necesidad de adquirir hardware especializado para el aprendizaje profundo
Las versiones simplificadas tipo 'glassbox' funcionan peor y sus explicaciones provocan un sesgo de automatización que nos hace confiar en ellas aunque estén claramente equivocadas. Pero si queremos ampliar los usos de las redes neuronales complejas, necesitamos entender por qué hacen lo que hacen
La 'start-up' Cerebras ha desarrollado un chip de gran tamaño que reduce el tiempo de entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo de semanas a horas. Ahora, un laboratorio estadounidense lo ha probado con el objetivo de predecir cómo un tumor responde a ciertos medicamentos
En su nuevo libro, el neurocientífico especializado en inteligencia artificial Gary Marcus afirma que hacen falta nuevos enfoques y combinaciones de técnicas para que la tecnología se vuelva realmente útil y segura, y advierte que los sistemas actuales pueden tener consecuencias muy peligrosas
