¿Puede la IA ayudarme a planificar mi luna de miel?
En el futuro, un agente de inteligencia artificial no solo podría sugerirme cosas que hacer y lugares donde quedarme en mi luna de miel, sino que también iría un paso más allá que ChatGPT y reservaría vuelos para mí. Recordaría mis preferencias y mi presupuesto para hoteles y solo me propondría alojamientos que coincidieran con mis criterios. También podría recordar lo que me gustaba hacer en viajes anteriores y sugerirme cosas muy específicas para hacer adaptadas a esos gustos. Incluso podría solicitar reservas para restaurantes en mi nombre.
Lamentablemente para mi luna de miel, los sistemas de inteligencia artificial actuales carecen del tipo de razonamiento, planificación y memoria necesarios. Estos sistemas aún están en sus inicios y hay muchas preguntas de investigación sin resolver. Pero, ¿quién sabe? ¿Quizás para nuestro viaje de aniversario número 10?
Aprendizaje más profundo
Una forma de permitir que los robots aprendan escuchando los hará más útiles
La mayoría de los robots actuales impulsados por IA utilizan cámaras para comprender su entorno y aprender nuevas tareas, pero cada vez es más fácil entrenar a los robots también con sonido, lo que los ayuda a adaptarse a tareas y entornos donde la visibilidad es limitada.
Sonido encendido: Los investigadores de la Universidad de Stanford probaron cuánto más exitoso puede ser un robot si es capaz de “escuchar”. Eligieron cuatro tareas: dar la vuelta a un bagel en una sartén, borrar una pizarra, unir dos tiras de velcro y sacar dados de un vaso. En cada tarea, los sonidos proporcionaban pistas con las que las cámaras o los sensores táctiles tienen dificultades, como saber si el borrador está en contacto adecuado con la pizarra o si el vaso contiene dados. Cuando se utilizó solo la visión en la última prueba, el robot pudo decir el 27% de las veces si había dados en el vaso, pero ese porcentaje aumentó al 94% cuando se incluyó el sonido. Lea más de James O’Donnell.
Bits y bytes
Los detectores de mentiras de IA son mejores que los humanos a la hora de detectar mentiras
Los investigadores de la Universidad de Würzburg (Alemania) descubrieron que un sistema de inteligencia artificial era significativamente mejor que los humanos para detectar afirmaciones inventadas. Los humanos normalmente solo aciertan la mitad de las veces, pero la inteligencia artificial pudo detectar si una afirmación era verdadera o falsa en el 67 % de los casos. Sin embargo, la detección de mentiras es una tecnología controvertida y poco fiable, y es discutible si deberíamos siquiera utilizarla. (.)
Un hacker robó secretos de OpenAI
Un hacker logró acceder a los sistemas de mensajería interna de OpenAI y robar información sobre su tecnología de inteligencia artificial. La empresa cree que el hacker era un particular, pero el incidente generó temores entre los empleados de OpenAI de que China también pudiera robar la tecnología de la empresa.Los New York Times
La IA ha aumentado enormemente las emisiones de Google en los últimos cinco años
Google dijo que sus emisiones de gases de efecto invernadero ascendieron a 14,3 millones de toneladas métricas de dióxido de carbono equivalente a lo largo de 2023. Esto es un 48% más que en 2019, dijo la compañía. Esto se debe principalmente al enorme impulso de Google hacia la IA, que probablemente dificultará alcanzar su objetivo de eliminar las emisiones de carbono para 2030. Este es un ejemplo absolutamente deprimente de cómo nuestras sociedades priorizan las ganancias sobre la emergencia climática en la que nos encontramos.Bloomberg)
Por qué una startup de 14 mil millones de dólares está contratando doctores para entrenar sistemas de IA desde sus salas de estar
Una lectura interesante sobre el cambio que se está produciendo en la IA y el trabajo con datos. Scale AI ha contratado anteriormente a trabajadores de datos mal pagados en países como India y Filipinas para anotar los datos que se utilizan para entrenar a la IA. Pero el auge masivo de los modelos de lenguaje ha llevado a Scale a contratar a contratistas altamente calificados en los EE. UU. con la experiencia necesaria para ayudar a entrenar esos modelos. Esto resalta cuán importante es realmente el trabajo con datos para la IA.La información)
Un nuevo generador de música de IA “ético” no puede escribir una canción medianamente decente
Los derechos de autor son uno de los problemas más espinosos a los que se enfrenta la IA en la actualidad. La semana pasada escribí sobre cómo las empresas de IA se ven obligadas a pagar por datos de entrenamiento de alta calidad para construir una IA potente. Esta historia ilustra por qué esto es importante. Se trata de un generador de música de IA “ético”, que solo utilizó un conjunto limitado de datos de música con licencia. Pero sin datos de alta calidad, no es capaz de generar nada que se acerque siquiera a ser decente.Con cable)