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Brainternet: Investigadores han vinculado un cerebro humano a Internet por primera vez

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Los investigadores de la Wits University han vinculado un cerebro directamente a Internet. Los datos recolectados de este proyecto podrían ayudar a impulsar los próximos pasos en el aprendizaje de máquinas e interfaces cerebro-computadora.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Wits en Johannesburgo, Sudáfrica han hecho un gran avance en el campo de la ingeniería biomédica. Según un comunicado publicado en Medical Express, por primera vez en la historia, los investigadores han ideado una forma de conectar el cerebro humano con Internet en tiempo real. Ha sido llamado el proyecto “Brainternet“, y esencialmente convierte el cerebro… “en un nodo Internet de Cosas (IoT) en la World Wide Web”.

El proyecto funciona mediante la toma de las señales de ondas cerebrales EEG recopiladas por un dispositivo EEG Emotiv conectado a la cabeza del usuario. Las señales se transmiten a una computadora de bajo costo Raspberry Pi, que transmite los datos a una interfaz de programación de aplicaciones y muestra los datos en un sitio web abierto donde cualquiera puede ver la actividad. Adam Pantanowitz, profesor de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y de Información de Wits y supervisor del proyecto, dijo:

Brainternet es una nueva frontera en los sistemas de interfaz cerebro-computadora. Hay una carencia de datos fácilmente comprensibles sobre cómo un cerebro humano trabaja y procesa información. Brainternet busca simplificar la comprensión de una persona de su propio cerebro y el cerebro de otros. Lo hace a través de la supervisión continua de la actividad cerebral, así como la habilitación de cierta interactividad.

Pantanowitz dijo que esto es sólo el comienzo de las posibilidades del proyecto. Él agrega que el equipo ahora está apuntando permitir una experiencia más interactiva entre el usuario y su cerebro. Una parte de esta funcionalidad ya se ha incorporado al sitio, pero es muy estrecha, limitada a estímulos como el movimiento del brazo. “Brainternet se puede mejorar aún más para clasificar las grabaciones a través de una aplicación de teléfono inteligente que proporcionará datos para un algoritmo de aprendizaje automático. En el futuro, podría haber información transferida en ambas direcciones – entradas y salidas al cerebro “, dijo Pantanowitz.

Las futuras aplicaciones para este proyecto podrían conducir a algunos avances muy emocionantes en el aprendizaje de máquinas y las interfaces cerebro-computadora, como el lazo neural de Elon Musk y el kernel de Bryan Johnson. Los datos recolectados de este proyecto podrían conducir a una mejor comprensión de cómo funcionan nuestras mentes y cómo podemos aprovechar ese conocimiento para aumentar nuestro poder cerebral.

Fuente: https://futurism.com/researchers-have-linked-a-human-brain-to-the-internet-for-the-first-time-ever/

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Los ataques informáticos mejorados con IA son una amenaza inminente

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El avance de la inteligencia artificial podría conducir a ciberataques mejorados para  los que no estamos preparados. Aunque tales ataques podrían estar muy lejos, muchos expertos creen que comenzarán muy pronto.

En la conferencia de ciberseguridad Black Hat de este año, se entrevistó a 100 asistentes sobre varios aspectos de la inteligencia artificial, y el 62% afirmó firmemente que la IA será utilizada por los hackers en los próximos doce meses. A pesar de la idea de que la IA puede ser la mejor defensa contra tales ataques, su creciente disponibilidad probablemente conducirá a técnicas de hacking más avanzadas.

A medida que el Internet de las Cosas agrega nuevos dispositivos cada día, la conjunto potencial para hacks de IA también está creciendo exponencialmente. El CEO de SpaceX y Tesla Elon Musk ha hablado sobre los peligros de la IA en múltiples ocasiones, llamándola la mayor amenaza para nuestra sociedad, así como instando a los líderes mundiales a imponer regulaciones antes de que sea demasiado tarde.

Jeremy Straub, Director Asociado del Instituto para la Educación y la Investigación en Seguridad Cibernética de la NDSU, explicó cómo el uso de la IA podría mejorar los ataques cibernéticos en The Conversation. En comparación con los seres humanos, que necesitan alimentos, sueño y otras cosas que imponen limitaciones, la IA puede actuar en cualquier momento y no es necesario tomar descansos. La AI también es capaz de procesar grandes cantidades de datos rápidamente, lo que hace que los ataques a las bases de datos sean más rápidos y más fáciles de lograr.

Incluso si se encuentran con oposición, o programación específica de las vulnerabilidades que han sido cambiadas desde entonces, la IA puede adaptarse con mayor rapidez y eficacia que cualquier humano – y hacerlo sin aportación humana. Los seres humanos que se defienden contra ataques cibernéticos serán superados por la IA, e incapaces de mantenerse al día con la velocidad a la que opera.

Empresas como Google e IBM también han tomado medidas para fortalecer nuestra seguridad cibernética. Google ha creado un “AI Fight Club” que capacitará a los sistemas para combatir más eficazmente la IA dañina, mientras que el nuevo sistema IBM Z mainframe de IBM puede ejecutar más de 12 mil millones de transacciones cifradas por día para evitar el robo de datos financieros.

La FDA ha designado el éxtasis (MDMA) una “terapia revolucionaria” para el TEPT (PTSD)

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La Administración de Alimentos y Fármacos de los Estados Unidos (FDA, por sus siglas en inglés) ha designado a la 3,4-metilendioximetanfetamina (MDMA), más conocida como éxtasis (XTC), una “terapia revolucionaria” para el trastorno de estrés postraumático (PTSD).

La Asociación Multidisciplinaria de Estudios Psicodélicos (MAPS) anunció la decisión de la FDA el 16 de agosto, revelando que ahora pueden avanzar en dos de sus próximos ensayos de “Fase 3”. El objetivo de estos ensayos es determinar la efectividad con que se puede usar el fármaco para tratar a los que sufren de trastorno de estrés postraumático. Los ensayos incluirán entre 200 y 300 participantes, y el primer ensayo comenzará a aceptar sujetos en 2018.

 

Que una droga ilegal de las raves pudiera convertirse en un producto farmacéutico prometedor es otra indicación de que los esfuerzos de un grupo dedicado de investigadores interesados en las propiedades medicinales de las drogas que alteran la mente está teniendo efecto. Las estrictas leyes antidrogas han frenado la investigación sobre estos compuestos durante décadas. “Este no es un gran paso científico”, dice David Nutt, neuropsicofarmacólogo del Imperial College de Londres. “Ha sido obvio durante 40 años que estas drogas son medicamentos, pero es un gran paso en la aceptación”.

En personas con trastorno de estrés postraumático, un pequeño gatillo sensorial, como un sonido o un olor, puede traer una memoria traumática apresurada. “El elemento incapacitante de PTSD es el hecho de que cuando empieza la memoria, las emociones lo sobrepasan completamente y abruman el cerebro”, dice Nutt. Los estudios sugieren que el MDMA puede amortiguar la respuesta emocional a la memoria, permitiendo a las personas revivir su trauma y trabajar a través de él. El tratamiento MDMA consiste en varias sesiones de psicoterapia, algunas realizadas mientras el paciente está bajo la influencia de la sustancia.

Desde 1986, MAPS ha estado conduciendo ensayos con MDMA con la esperanza de probar su valor terapéutico. Después de la liberación de 2011 de un pequeño estudio en los EE.UU., el MDMA ha ganado tracción como un tratamiento potencial para el TEPT (PTSD). Desde entonces, los científicos han estado presionando para realizar pruebas adicionales, pero el estigma del éxtasis como una droga callejera dañina ha obstaculizado el progreso. La nueva designación de la FDA podría cambiar eso.

 

 

Brainjacking ¿Son los implantes médicos el próximo objetivo para los hackers?

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Asegurar nuestros teléfonos móviles y computadoras contra la piratería puede ser bastante difícil – ahora nuestros cuerpos podrían ser el próximo campo de batalla en la guerra de seguridad cibernética.

Podría comenzar con un error de programación, una contraseña de fábrica vulnerable o un ingeniero de software soñoliento que sólo necesitaba una taza más de café antes de lanzar una actualización del sistema operativo. Así es como un extraño podría terminar metiéndose en tu cerebro.

Bienvenidos al naciente y espinoso campo de la seguridad de los implantes médicos. A medida que más y más pacientes reciben implantes (se espera que el mercado mundial alcance más de 54,000 millones de dólares en 2025) para tratar las condiciones médicas desde la diabetes a la sordera hasta la insuficiencia cardiaca, los implantes mismos son cada vez más complejos. Ya, los fabricantes están produciendo dispositivos médicos implantados que pueden recibir instrucciones de forma inalámbrica, ya sea de un médico o directamente de los propios pacientes. Hoy en día, su teléfono inteligente controla su estéreo. Mañana, podría controlar sus implantes, reducir las cirugías y los costos, mientras que libera a los médicos y cirujanos para trabajar en otros pacientes.

“El problema a mayor escala va a ser el malware que puede afectar a cientos o miles de dispositivos a la vez, y leer nuestra información personal para ataques estilo ransomware”

-Laurie Pycroft, Oxford’s Nuffield Department of Surgical Sciences-

“No estamos hablando de control mental. No son poderes psíquicos o cualquier tipo de control mágico sobre otra persona”, dice Pycroft. “[Brainjacking] es, en la actualidad, el cambio de configuración en los implantes cerebrales, lo que indirectamente afecta el comportamiento. No está ocurriendo actualmente, pero es una preocupación que estoy planteando ahora, porque en diez o veinte años creo que existirá un riesgo muy real de que estos dispositivos sean atacados y de un riesgo de ciberseguridad en los implantes cerebrales.

‘Brainjacking’ es un término que Pycroft y sus co-autores acuñaron en un artículo de 2016, ‘Brainjacking: Implant Security Issues in Neuromodulation Invasive’. Para resumir, la preocupación de Pycroft es esta: una vez que los implantes cerebrales inalámbricos se convierten en la norma, ¿cómo harán que los médicos mantengan lejos a los ciberdelincuentes?

Fuente: http://www.wired.co.uk/article/brainjacking-are-medical-implants-the-next-target-of-hackers

La IA de Google se prepara para una guerra galáctica contra la humanidad en StarCraft

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Tres en línea, amas, ajedrez, Go, poker. La inteligencia artificial rodaba sobre cada uno de estos juegos como una marea implacable. Ahora DeepMind de Google está asumiendo el videojuego multijugador de la guerra espacial StarCraft II. Nadie espera que el robot gane en el corto plazo. Pero cuando lo haga, será un logro mucho mayor que la conquista de Go de DeepMind, y no sólo porque StarCraft es un deporte electrónico profesional visto por los fans durante millones de horas cada mes.

DeepMind y Blizzard Entertainment, la compañía detrás de StarCraft, acaban de lanzar las herramientas para permitir a los investigadores de IA crear bots capaces de competir en una guerra galáctica contra los humanos. Los bots verán y harán todas las cosas que los jugadores humanos pueden hacer, y nada más. No disfrutarán de una ventaja injusta.

DeepMind y Blizzard también están abriendo una caché de datos de 65,000 juegos anteriores de StarCraft II que probablemente serán vitales para el desarrollo de estos bots, y dicen que numero crecerá alrededor de medio millón de juegos cada mes. DeepMind aplicó las técnicas de aprendizaje de la máquina para los enfrentamientos de GO para desarrollar su campeón, el bot de Go, AlphaGo. Un nuevo documento de DeepMind incluye los primeros resultados de la alimentación de datos de StarCraft a su software de aprendizaje, y muestra que está muy lejos de dominar el juego. Y Google no es la única gran empresa que se pone más seria con StarCraft. El lunes pasado, Facebook lanzó su propia colección de datos de 65,000 juegos de humanos contra humanos del StarCraft original para ayudar a los constructores del bot.

Dichos esfuerzos podrían producir más que solo diversión. “Desde el punto de vista científico, las propiedades de StarCraft son muy similares a las propiedades de la vida real”, dice David Churchill, profesor de la Universidad Memorial de Newfoundland quien asesoró a DeepMind en sus herramientas de StarCraft y quien ha organizado una competición líder de bots en StarCraft. “Estamos haciendo un banco de pruebas para las tecnologías que podemos usar en el mundo real”.

En el ajedrez y Go, puedes ver todos los movimientos y piezas de tu oponente, haciéndolos los llamados juegos de información perfectos. StarCraft es un juego de información imperfecto. No puedes ver todos los despliegues de tropas o proyectos de construcción de tus oponentes, forzándote a usar lo que has visto, y tu modelo mental del juego, para predecir lo que pueden estar planeando.

El número de posiciones válidas en un tablero de Go es un 1 seguido de 170 ceros. Los investigadores estiman que se necesitaría agregar por lo menos 100 ceros más para entrar en el reino de la complejidad de StarCraft. “Es un gran paso adelante”, dice Oriol Vinyals, un investigador de DeepMind trabajando en StarCraft. “Este juego nos obligará a innovar en la planificación, la memoria y cómo lidiar con la incertidumbre”.

Los ordenadores tendrán que desarrollar estilos de juego sintonizados con sus propias fortalezas, por ejemplo en tareas múltiples, dice Martin Rooijackers, creador de LetaBot. “La forma en que un bot juega en StarCraft es diferente a como un humano lo juega”, dice. Después de todo, los hermanos Wright no consiguieron que las máquinas volaran copiandole a los pájaros.

Churchill adivina que pasarán cinco años antes de que un bot de StarCraft pueda vencer a un ser humano. También señala que muchos expertos predijeron un calendario similar para el Go – justo antes de que AlphaGo estallara en la escena.

La CIA construyó un sistema de actualización de software falso para espiar a sus socios de Inteligencia

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Aparentemente, nadie está exento de la recolección de inteligencia de la CIA, ni siquiera sus propios socios de inteligencia. Según un conjunto de documentos publicados por WikiLeaks, la CIA utiliza una herramienta llamada “ExpressLane” que se esconde tras una falsa actualización de software para recopilar información de agencias de todo el mundo que utilizan su sistema de recolección biométrica. En los Estados Unidos, la lista incluye agencias gubernamentales como el FBI, la NSA y Homeland Security. Se supone que estos socios comparten datos con la CIA, pero claramente, el servicio de inteligencia quiere asegurarse de que no están ocultando nada a la agencia.

Basado en la información escrita en los documentos, la CIA preinstaló ExpressLane en los sistemas de nuevos socios. Para los más viejos, se instala mediante un agente que visita personalmente un sitio de socios con el pretexto de instalar una actualización de software. ExpressLane se disfraza como un archivo exe inofensivo en la carpeta System 32 de Windows, pero en realidad recoge archivos de interés. Cuando un agente inserta una unidad flash para ejecutar la actualización de software falsa, ExpressLane carga automáticamente los archivos comprimidos y cifrados que recopiló.

Esta unidad también instalará una “fecha de asesinato” que interrumpe el sistema en una fecha determinada, obligando al socio a llamar a la CIA para el servicio. Esta táctica garantiza que los agentes pueden recopilar datos incluso si un socio rechaza la actualización de software. No está claro qué es lo que la CIA planea hacer con todos esos datos biométricos – podría estarlos usando para una operación secreta, pero también podría estar recogiéndolo sin ninguna razón en particular. De cualquier manera, cuanta más información se reúne, más poderosa se convierte, por lo que no es realmente sorprendente para la agencia asegurarse de que nadie puede ocultarle secretos.

Aprendizaje Profundo: La caja negra de la Inteligencia Artificial

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Nadie, ni siquiera los desarrolladores saben realmente cómo los algoritmos más avanzados de inteligencia artifical hacen lo que hacen. Eso podría ser un problema.

En 2016, un extraño automóvil de conducción automática fue lanzado en las tranquilas calles del condado de Monmouth, Nueva Jersey. El vehículo experimental, desarrollado por los investigadores del fabricante de chips Nvidia, no se veía diferente de otros autos autónomos, pero no era nada similar a lo demostrado por Google, Tesla o General Motors, y mostró el creciente poder de la inteligencia artificial. El coche no siguió una sola instrucción proporcionada por un ingeniero o un programador. En su lugar, se basó enteramente en un algoritmo que él mismo se había enseñado para conducir viendo cómo lo hacía un humano.

Conseguir que un coche condujera de esta manera fue una hazaña impresionante. Pero también es un poco inquietante, ya que no está completamente claro cómo el automóvil toma sus decisiones. La información de los sensores del vehículo va directamente a una enorme red de neuronas artificiales que procesan los datos y luego entregan los comandos necesarios para operar el volante, los frenos y otros sistemas. El resultado parece coincidir con las respuestas que esperarías de un conductor humano. Pero ¿qué pasaría si un día hiciera algo inesperado: se estrellara contra un árbol o se detuviera con la luz en verde? Tal y como están las cosas ahora, podría ser difícil averiguar por qué. El sistema es tan complicado que incluso los ingenieros que lo diseñaron pueden tener dificultades para aislar la razón de una sola acción. Y no se puede preguntar: no hay forma obvia de diseñar un sistema de este tipo para que siempre se pudiera explicar por qué hizo lo que hizo.

La misteriosa mente de este vehículo señala un problema inminente con la inteligencia artificial. La tecnología subyacente de IA del automóvil, conocida como aprendizaje profundo, la cuál ha demostrado ser muy poderosa para resolver problemas en los últimos años y ha sido ampliamente implementada para tareas como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz y la traducción de idiomas.

El aprendizaje profundo es especialmente críptico debido a su increíble complejidad. Se inspira más o menos en el proceso por el cual las neuronas en un cerebro aprenden en respuesta a la entrada. Muchas capas de neuronas simuladas y sinapsis son datos etiquetados y su comportamiento se sintoniza hasta que aprenden a reconocer, digamos, un gato en una fotografía. Pero el modelo aprendido por el sistema está codificado en los pesos de muchos millones de neuronas, y por lo tanto es muy difícil de examinar. Cuando una red de aprendizaje profundo reconoce a un gato, por ejemplo, no está claro si el sistema puede enfocarse en los bigotes, las orejas o incluso la manta del gato en una imagen.

El aprendizaje profundo, el más común de estos enfoques, representa una manera fundamentalmente diferente de programar computadoras. “Es un problema que ya es relevante, y va a ser mucho más relevante en el futuro”, dice Tommi Jaakkola, profesor del MIT que trabaja en aplicaciones de aprendizaje automático. “Ya sea una decisión de inversión, una decisión médica, o tal vez una decisión militar, no quisieras confiar en un método de  caja negra”.

Ya existe un argumento de que ser capaz de interrogar a un sistema de IA sobre cómo llegó a sus conclusiones es un derecho legal fundamental. A partir del verano de 2018, la Unión Europea puede exigir que las empresas puedan dar a los usuarios una explicación de las decisiones que los sistemas automatizados alcanzan. Esto podría ser imposible, incluso para sistemas que parecen relativamente simples en la superficie, como las aplicaciones y los sitios web que utilizan el aprendizaje profundo para publicar anuncios o recomendar canciones. Los ordenadores que ejecutan esos servicios se han programado y lo han hecho de formas que no podemos entender. Incluso los ingenieros que construyen estas aplicaciones no pueden explicar completamente su comportamiento.

Nunca antes hemos construido máquinas que operan de manera que sus creadores no entienden. ¿Qué tan bien podemos esperar comunicarnos – y llevarnos bien – con máquinas inteligentes que podrían ser impredecibles e inescrutables?

En 2015, un grupo de investigación en el Mount Sinai Hospital en Nueva York se inspiró para aplicar el aprendizaje profundo a la vasta base de datos del hospital de los registros de pacientes. Este conjunto de datos presenta cientos de variables sobre los pacientes, extraídos de los resultados de las pruebas, visitas al médico, etc. El programa resultante, que los investigadores llamaron Deep Patient, fue entrenado usando datos de alrededor de 700,000 individuos, y cuando fue probado en nuevos registros, resultó increíblemente bueno en la predicción de la enfermedad. Sin ninguna instrucción experta, Deep Patient había descubierto patrones ocultos en los datos del hospital que parecían indicar cuando la gente estaba en el camino a una amplia gama de dolencias, incluyendo el cáncer de hígado.

Al mismo tiempo, Deep Patient es un poco desconcertante. Parece anticipar la aparición de trastornos psiquiátricos como la esquizofrenia sorprendentemente bien. Pero dado que la esquizofrenia es notoriamente difícil de predecir para los médicos, Joel Dudley, líder del proyecto Deep Patient se preguntó cómo era esto posible. Todavía no lo sabe. La nueva herramienta no ofrece ninguna pista sobre cómo lo hace.

Si algo como Deep Patient realmente va a ayudar a los médicos, idealmente les dará la razón de su predicción, para tranquilizarlos de que es precisa y para justificar, digamos, un cambio en las drogas que a alguien le están recetando. “Podemos construir estos modelos”, dice Dudley tristemente, “pero no sabemos cómo funcionan”.

Pero Nvidia está trabajando para abrir esta caja negra. Se ha desarrollado una manera de resaltar visualmente a lo que el sistema está prestando atención. Como se ha explicado en un artículo publicado, la arquitectura de redes neuronales desarrollada por los investigadores de Nvidia está diseñada para que pueda destacar las áreas de una imagen de vídeo que contribuyen más fuertemente al comportamiento de la red neuronal profunda del coche. Sorprendentemente, los resultados muestran que la red se está enfocando en los bordes de caminos, las marcas de carriles y los autos estacionados, justo el tipo de cosas a las que un buen conductor humano desearía prestar atención.

“Lo revolucionario de esto es que nunca le dijimos directamente a la red que se preocupara por estas cosas”, escribió en un blog Urs Muller, el arquitecto jefe de Nvidia para automóviles autodirigidos.

No es una explicación completa de cómo las razones de la red neuronal, pero es un buen comienzo. Como Muller dice: “No puedo explicar todo lo que necesito que haga el auto, pero puedo mostrarlo, y ahora puede mostrarme lo que aprendió”.

Támbien la Agencia de Investigación de Proyectos Avanzados de Defensa (DARPA), que realiza investigaciones a largo plazo para los militares estadounidenses, financia varios esfuerzos de investigación similares a través de un programa llamado Explainable Artificial Intelligence (XAI).

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Un equipo seleccionado para recibir financiamiento de DARPA proviene de Charles River Analytics, una compañía que desarrolla herramientas de alta tecnología para varios clientes, incluyendo el ejército estadounidense. Este equipo está explorando nuevos sistemas de profundización que incorporan una explicación, como aquellos que destacan áreas de una imagen que parecen más relevantes para una clasificación. Los investigadores también están experimentando con interfaces de computadora que hacen que el funcionamiento de sistemas de aprendizaje de máquina sea más explícito con datos, visualizaciones e incluso explicaciones de lenguaje natural.

Cabe mencionar que IBM ha anunciado que han desarrollado una IA que hace que todo el proceso de aprendizaje de la máquina sea más rápido. En lugar de ejecutar complejos modelos de aprendizaje profundo en un solo servidor, el equipo, liderado por el director de aceleración de sistemas y memoria de IBM Research, Hillery Hunter, logró ampliar eficientemente el aprendizaje profundo distribuido (DDL) utilizando múltiples servidores.

Iniciativa 2045: ¿Inmortalidad para la humanidad o solo para la élite?

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Tanto Kurzweil como la Iniciativa 2045 han predicho el estado de singularidad máquina-humana siendo alcanzando en 2045, pero ¿cuáles son los métodos para lograr tal fin y cuáles son las consecuencias de hacerlo?

El Movimiento 2045 y Cuatro Rutas a la Inmortalidad

Fuente de la juventud de Herodotus. La Piedra Filosofal de Rowling. La tierra de Neverland de Barrie. Sibila Cumaean de Ovidio. La idea de la inmortalidad ha estado arraigada en la conciencia creativa de la humanidad desde nuestros humildes comienzos. En la actualidad, la juventud eterna puede salir pronto de los reinos del mito y convertirse en una realidad gracias al desarrollo de tecnologías.

El movimiento 2045, fundado por el multimillonario ruso Dmitry Itskov en 2011, pretende hacer inmortales a los seres humanos mediante la transferencia de sus personalidades a un vehículo superior al cuerpo humano. La ideología del movimiento es “crear tecnologías que permitan transferir la personalidad de un individuo a un portador no-biológico más avanzado y extender la vida, incluso hasta el punto de inmortalidad”.

 

Hay cuatro caminos principales que la cooperativa está recorriendo en un intento de lograr la inmortalidad humana. Cada paso refleja un paso cronológico en el proyecto, con cada etapa que representa un grado adicional de desincorporación.

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Avatar A pretende darle al cerebro humano el control de un robot humanoide remoto usando una interfaz cerebro-computadora (BCI). Si bien esto puede parecer extravagante, debemos recordar que los robots controlados con el pensamiento – el aspecto más rudimentario del proyecto – se logró hace una década. Esta tecnología ha sido acelerada por los recientes avances en el campo de las prótesis, que muestran que el sistema nervioso humano es capaz de interactuar con mejoras protésicas.

Avatar B, en lugar de controlar un cuerpo remotamente, busca implantar el cerebro en el propio cuerpo. El proceso previsto es “apagar” el cerebro, reubicarlo (metempsicosis) y luego trasplantarlo. Como el cerebro, teóricamente, estaría en un cuerpo robótico, esta etapa crea una conciencia que habita en un cuerpo que podría ser modificado, aumentado o actualizado.

Avatar C, la siguiente etapa de la encarnación, prevé un cuerpo completamente robótico en el que el cerebro podría ser cargado. Hipotéticamente, esto requeriría soluciones de hardware y software que podrían permitir que la conciencia sea cargada y posteriormente insertada en un cuerpo totalmente robótico o potencialmente muchos cuerpos. A medida que el cerebro se informatice – en lugar de que permanezca como materia carnosa controlando una máquina – permitiría que el propio cerebro fuera personalizado y el robot sensitivo, como un todo, sobrevivir a lo que un cuerpo humano no podía.

2045 da muy poca información sobre Avatar D, pero el esqueleto de la idea es crear un “holograma como un avatar” o una “mente independiente de sustancia”. Desarrollar un cuerpo holográfico sin un sistema físico. Básicamente vivirás dentro de una computadora pero podrás interactuar físicamente como un holograma.

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La organización ya ha comenzado a trabajar en Avatar A, B y C. Muchos inversionistas y científicos importantes están mostrando interés en la iniciativa. Mejorar el cerebro humano puede aún estar a un par de décadas de distancia pero revolucionará la robótica, la anti-edad, la genética, la computación, la defensa y las prótesis.

Un punto muy importante que es clave en todo este asunto, es que casi todas las personas que escriben sobre el futuro de la inmortalidad, utilizan la palabra “nosotros”, “cuando alcancemos la inmortalidad”, pero debe quedar muy claro que no habrá un “nosotros” ya que esto será el producto comercial más valioso en toda la historia de la humanidad y siendo realistas no existe la posibilidad de que esta tecnología se convierta en algo disponible para todos. El transhumanismo solo hará más grandes las diferencias de clase llevándolas a extremos inpensables.

El primer álbum musical compuesto y producido por IA ha sido revelado

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Un álbum de música llamado I AM AI, cuyo single se estrenó el 21 de agosto, es el primer álbum que está compuesto y producido por una inteligencia artificial. Trabaja en colaboración con un artista humano, que proporciona entradas que Amper utiliza como parámetros de composición.

“Break Free” es el primer single lanzado en un nuevo álbum de Taryn Southern. La canción, de hecho, todo el álbum, cuenta con un artista conocido como Amper, pero lo que parece una típica colaboración entre artistas es mucho más que eso.

Taryn no es ajeno a la industria de la música y el entretenimiento. Ella es una cantante y narradora digital que ha acumulado más de 500 millones de visitas en YouTube, y tiene más de 450 mil suscriptores. Por otro lado, Amper está haciendo su debut… excepto que no es (¿ser?) una persona.

Amper es un compositor, productor y ejecutante de música artificialmente inteligente. La IA fue desarrollada por un equipo de músicos profesionales y expertos en tecnología, y es la primera AI en componer y producir un álbum de música entero. El álbum se llama I AM AI, y el single presentado se ha lanzado el 21 de agosto de 2017.

Echa un vistazo a la canción “Break Free” en el video a continuación:

Elon Musk lidera expertos de IA con carta urgiendo a la ONU a considerar las amenazas de las armas autónomas

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En una carta abierta dirigida a una convención especial creada por las Naciones Unidas para estudiar las implicaciones de las armas autónomas, un grupo de 116 expertos de AI instó a una regulación decisiva e inmediata.

Elon Musk hace tiempo que nos está advirtiendo sobre los peligros que cree que son inherentes al desarrollo de la inteligencia artificial no regulada. Él la ha llamado la mayor amenaza para la humanidad, e incluso dijo que es mayor que cualquier amenaza planteada por Corea del Norte. Aunque algunos expertos en IA han criticado a Musk por esto, el CEO de OpenAI no es el único en la industria que ofrece advertencias sobre el peligro potencial de los sistemas de IA.

De hecho, otros 115 expertos, entre ellos el cofundador de DeepMind, Mustafa Suleyman, se han unido a Musk para pedir una regulación más fuerte para la IA. “Mientras empresas están construyendo las tecnologías de Inteligencia Artificial y Robótica que pueden ser reutilizadas para desarrollar armas autónomas, nos sentimos especialmente responsables al despertar esta alarma”, escribió el grupo en una carta abierta a la Convención de Naciones Unidas sobre Ciertas Armas Convencionales (CCW). “Las armas autónomas letales amenazan con convertirse en la tercera revolución en la guerra”.

La ONU acaba de crear el Grupo de Expertos Gubernamentales (GGE) sobre Sistemas de Armas Autónomas Letales (LAWS), que discutirá y estudiará las implicaciones de las armas modernas impulsadas por IA. Musk, Suleyman y otros expertos instan a la ONU a actuar de manera decisiva y clara sobre la cuestión, instándoles a “trabajar duro para encontrar medios para prevenir una carrera armamentista en estas armas, proteger a los civiles de su mal uso y evitar los efectos de desestabilización de estas tecnologías”.

Mal uso de la IA

El grupo de expertos, obviamente, no está en contra del desarrollo de la IA – después de todo, todos ellos están involucrados en el trabajo de la IA de 26 países. El problema es cómo se usa la IA: el grupo está desconfiado de usar la tecnología para construir sistemas de armas autónomas, una tendencia que ya está comenzando.

“A diferencia de otras manifestaciones potenciales de la IA que aún permanecen en el reino de la ciencia ficción, los sistemas de armas autónomas están en la cúspide del desarrollo ahora y tienen un potencial muy real para causar daño significativo a personas inocentes junto con la inestabilidad global”, dijo a The Guardian Ryan Gariepy fundador de Clearpath Robotics y uno de los firmantes.

Su carta continúa: “Una vez desarrollados, permitirán que el conflicto armado se libre a una escala mayor de lo que nunca hemos visto, y a intervalos de tiempo más rápidos de lo que los humanos pueden comprender. Éstas pueden ser armas de terror, armas que los déspotas y los terroristas usan contra poblaciones inocentes, y armas cortadas para comportarse de manera indeseable”.

Y como Musk ha estado diciendo en lo que respecta a la IA todo el tiempo – ahora es el mejor momento de implementar todas las regulaciones necesarias. “No tenemos mucho tiempo para actuar”, dijo a principios de este mes, “Una vez que se abra esta caja de Pandora, será difícil de cerrar”.

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