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MIT crea un psicópata impulsado por IA llamado ‘Norman’

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Los investigadores de inteligencia artificial hasta ahora han intentado hacer algoritmos completos que pueden ser útiles para la humanidad. Sin embargo, un equipo del MIT ha emprendido un proyecto para hacer exactamente lo contrario. Investigadores del MIT Media Lab han entrenado a una IA para ser un psicópata al exponerlo a imágenes de violencia y muerte. Es como una caja de horror de Skinner para la IA, que el equipo ha llamado “Norman” en honor al psicópata de la película Norman Bates. Como era de esperar, Norman no es una IA muy bien ajustada.

Norman comenzó con el mismo potencial que cualquier otra red neuronal: a medida que se alimenta con datos, puede discernir patrones similares que encuentra. Las empresas de tecnología han utilizado IAs para ayudar a buscar a través de fotos y crear una síntesis de voz más creíble, entre muchas otras aplicaciones. Estas IAs completas fueron diseñadas con un propósito específico en mente. Norman nació para ser un psicópata.

El equipo del MIT alimentó a Norman con una dieta constante de datos extraídos de subreddits truculentos que existen para compartir fotos de muerte y destrucción. Debido a preocupaciones éticas, el equipo no manejó ninguna foto de personas muriendo. Norman solo obtuvo subtítulos de las imágenes del subreddit que coincidían con las manchas de tinta, y esto es lo que formó la base de su inquietante personalidad.

Después del entrenamiento, a Norman y a una IA “regular” se les mostró una serie de manchas de tinta. Los psicólogos a veces usan estas “pruebas de Rorschach” para evaluar el estado mental de un paciente. Norman y la IA habitual son esencialmente bots de subtitulado de imágenes, que es una aplicación popular de aprendizaje profundo para AI. La IA común vio cosas como un avión, flores y un pequeño pájaro. Norman vio personas muriendo por heridas de bala, saltando de edificios, y así sucesivamente.

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Norman no fue corrompido para hacer ningún tipo de comentario sobre la psicología humana en internet: una red neuronal es una pizarra en blanco. No tiene ningún deseo innato como un ser humano. Lo que Norman aborda es el peligro de que la inteligencia artificial se vuelva peligrosamente sesgada. Con AI, obtienes lo que ingresas, por lo que es importante que estas plataformas estén capacitadas para evitar el sesgo, y preferiblemente que no se les permita navegar por los rincones más oscuros de Reddit durante largos períodos de tiempo.

El equipo ahora quiere ver si puede arreglar a Norman. Puede tomar la misma prueba de Rorschach y agregar sus propios subtítulos. El equipo usará estos datos para ajustar el modelo de Norman y ver si empieza a ver menos asesinatos. Solo podemos esperar.


LÍNEA DE TIEMPO

1921. Prueba de Rorschach es creada: Hermann Rorschach creó la prueba de Rorschach en 1921 como una prueba psicológica en la que las percepciones de los sujetos de las manchas de tinta se registran y luego se analizan utilizando la interpretación psicológica para examinar las características de la personalidad de una persona y el funcionamiento emocional.

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1956. Nace la inteligencia artificial: El verano de 1956 reúne a Marvin Minsky y otras mentes brillantes en Darthmouth College. En una explosión de creatividad, plantan las semillas de lo que se convertiría en la Inteligencia Artificial.

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1960. Psicópata: Alfred Hitchcock dirigió la película de terror psicológico más célebre, Psycho, que se centra en el encuentro entre una secretaria que termina en un motel apartado y Norman Bates, el inquilino gerente del motel.

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2015. Black Box Society: Frank Pasquale escribió The Black Box Society que destaca los peligros de los datos desbocados, los algoritmos de recuadro negro y el sesgo de aprendizaje automático causado por los datos de origen.

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2016. Imágenes de terror generadas con IA: En 2016, presentamos la máquina de pesadillas: imágenes aterradoras generadas por IA, donde obtuvimos más de 2 millones de votos de personas de todo el mundo. Nightmare Machine es uno de los primeros proyectos de IA que aborda un desafío específico: ¿puede la inteligencia artificial no solo detectar sino provocar emociones extremas (como el miedo) en los seres humanos?

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2016. Historias de terror generadas con IA: En 2017, presentamos a Shelley: ¡el primer escritor colaborativo de IA Horror Writer! Shelley es una IA de aprendizaje profundo que se crió leyendo historias espeluznantes recogidas de r/nosleep. Escribió más de 200 historias de terror en colaboración con humanos, aprendiendo de sus ideas de pesadilla y creando los mejores cuentos de miedo de todos los tiempos. ¡Visita Shelley.ai para buscar la primera antología de horror IA-Humana alguna vez hecha!

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2017. Empatía impulsada por IA: En 2017, trabajamos en el otro lado del espectro y presentamos Deep Empathy. Deep Empathy explora si la IA puede aumentar la empatía para las víctimas de desastres lejanos mediante la creación de imágenes que simulen los desastres más cerca de casa.

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Abril 2018. Psicópata impulsado por IA: Norman es una IA que está entrenada para realizar subtítulos de imágenes; un popular método de aprendizaje profundo para generar una descripción textual de una imagen. Capacitamos a Norman en ubtítulo de imágenes de un subreddit infame (el nombre está censurado debido a su contenido gráfico) que se dedica a documentar y observar la inquietante realidad de la muerte. Luego, comparamos las respuestas de Norman con una red neuronal de subtítulos de imagen estándar (entrenada en el conjunto de datos de MSCOCO) en manchas de tinta Rorschach; una prueba que se usa para detectar trastornos de pensamiento subyacentes.

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Ahora existe una computadora diseñada específicamente para programar robots inteligentes

Ahora simplemente se ha hecho más fácil construir robots “inteligentes”.

Cada año, los máximos representantes del mundo de la tecnología se reúnen en Computex, un escaparate de tecnología de la información y las comunicaciones en Taiwán. El domingo, Jensen Huang, fundador y CEO de la compañía estadounidense de tecnología NVIDIA, subió al escenario de la conferencia para anunciar dos nuevos productos diseñados para facilitar (y abaratar) que los desarrolladores creen y entrenen robots inteligentes: Jetson Xavier y NVIDIA Isaac.

Según un comunicado de prensa de NVIDIA, Jetson Xavier es “la primera computadora del mundo diseñada específicamente para robótica”. Incluye 9 mil millones de transistores y media docena de procesadores, incluyendo una GPU Volta Tensor Core y una CPU ARM64 de ocho núcleos.

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Traducción: esta computadora es poderosa y eficiente; de hecho, puede procesar 30 billones de operaciones por segundo (TOPS) (para comparar, el iMac más potente del mercado puede procesar hasta 22 TOPS y cuesta alrededor de $ 5,000). Y para hacerlo, necesita menos de la mitad de la electricidad que necesitaría para encender una bombilla. Y aunque eso puede no ser necesario para una computadora en la que básicamente solo utilizas Facebook y Microsoft Word, podría significar mucho para la llegada de robots más avanzados y más accesibles.

“Este nivel de rendimiento es esencial para que un robot tome la información de los sensores, se ubique, perciba su entorno, reconozca y prediga el movimiento de los objetos cercanos, razone qué acción realizar y se articule de forma segura”, según el comunicado.

El hardware realmente increíble como el Jetson Xavier solo puede impulsar la tecnología hasta el momento. Necesita un software avanzado para que coincida. Ahí es donde entra NVIDIA Isaac.

NVIDIA Isaac es una plataforma de desarrollo dividida en tres componentes:

  • Isaac SDK (kit de desarrollo de software), una colección de herramientas que los desarrolladores pueden usar para crear su propio software de IA.
  • Isaac IMX (aplicaciones de aceleración inteligente de máquinas), una biblioteca de software de algoritmos robóticos desarrollada por NVIDIA, que la empresa afirma en su sitio web podría ahorrar a los desarrolladores “meses de tiempo y esfuerzo de desarrollo”.
  • Isaac SIM, un entorno de simulación virtual donde los desarrolladores pueden entrenar y probar sus sistemas de IA.

El ejército de EE.UU. acaba de crear una IA que aprendió a programar software

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¿Estás cansado de escribir tu propio código aburrido para un nuevo software? Finalmente, hay una IA que puede hacerlo por ti.

BAYOU es una herramienta de aprendizaje profundo que básicamente funciona como un motor de búsqueda para la codificación: solo dile qué tipo de programa deseas crear con un par de palabras clave y arrojará el código de Java que hará lo que estás buscando, basado en en su mejor suposición.

La herramienta fue desarrollada por un equipo de científicos informáticos de la Universidad de Rice que recibió fondos tanto del ejército como de Google. En un estudio publicado a principios de este mes en el servidor de preimpresión arXiv, describen cómo crearon BAYOU y qué tipo de problemas puede ayudar a los programadores a resolver.

Básicamente, BAYOU lee el código fuente de aproximadamente 1500 aplicaciones de Android, lo que da 100 millones de líneas de Java. Todo ese código fue alimentado a través de la red neuronal de BAYOU, resultando en una IA que puede, en efecto, programar otro software.

Si el código que BAYOU leyó incluía algún tipo de información sobre lo que hace el código, entonces BAYOU también aprendió lo qué debían hacer esos programas junto con su funcionamiento. Esta información contextual es lo que permite a la IA escribir software funcional basado en solo un par de palabras clave e información básica sobre lo que el programador desea.

En este momento, BAYOU todavía está en las primeras etapas, y el equipo detrás de él todavía está demostrando que su tecnología funciona.

No, este no es el momento en que AI se autoreplica; BAYOU simplemente genera lo que los investigadores llaman “bocetos” de un programa que son relevantes para lo que un programador está tratando de escribir. Estos bocetos aún necesitan ser ensamblados en el trabajo más grande, y pueden tener que adaptarse al proyecto en cuestión.

Pero incluso si la tecnología está en su infancia, este es un paso importante en la búsqueda de un programador de IA, un objetivo de larga data para los investigadores en ciencias de la computación. Otros intentos de crear algo como BAYOU requirieron restricciones extensas y estrechas para guiar a los programadores hacia el tipo de código correcto. Debido a que BAYOU puede llegar a trabajar con solo un par de palabras clave, es mucho menos intenso y mucho más fácil de usar en general, para los operadores humanos.

La empresa de IA más valiosa del mundo también pasa a ser parte del “Sistema de vigilancia más grande del mundo”

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Aquí hay un grupo de personas que acaba de ganar más dinero de lo que jamás hayas visto: la compañía china SenseTime anunció recientemente que recaudó $600 millones en una reciente ronda de recaudación de fondos, duplicando la valoración de la compañía, informa Bloomberg. Probablemente no sea una coincidencia que la compañía también fabrique una herramienta que ayudará al gobierno a espiar a sus ciudadanos.

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Sí, SenseTime se especializa en software de reconocimiento facial, del tipo que atrapa (luego multa) a los ciudadanos por cruzar la calle. En solo tres años, la compañía aparentemente se volvió extremadamente exitosa: “Si alguna vez te fotografiaron con un teléfono fabricado en China o caminaste por las calles de una ciudad china, es probable que tu rostro haya sido capturado digitalmente por el software integrado de SenseTime en más de 100 millones de dispositivos móviles “, escribe Bloomberg.

Ya se asoció con Honda para trabajar en autos autónomos, y el gigante de las telecomunicaciones Qualcomm respaldó a la compañía con la esperanza de poner reconocimiento facial en los dispositivos inteligentes de la compañía.

El éxito de SenseTime es un importante trampolín hacia el plan de China para dominar el campo de la inteligencia artificial para el año 2030. Existen muchas razones por las cuales esto podría ser deseable, pero una puede ser impulsar su sistema de crédito social. Ese sistema, que estará en vigencia para todos los ciudadanos para 2020, determinará todo, desde dónde los niños pueden ir a la escuela hasta si pueden abandonar el país.

Para hacer eso, el país necesita una tonelada de datos. Ya comenzó a reunirlo, a través de sitios de tecnología como Alibaba y Tencent. ¿SenseTime se unirá a ellos? Parece que ya lo tiene: SenseTime ya reconoció públicamente haber trabajado con las ramas del gobierno local y federal. Y aunque no sabemos con certeza si la empresa está ayudando a proporcionar información para construir los puntajes de crédito social, es una apuesta bastante segura de que será, si no lo es aún. Bloomberg está bastante seguro de que es así: “[SenseTime] contribuye al mayor sistema de vigilancia del mundo”.

Con esta inversión más reciente, liderada por el sitio de comercio masivo de China Alibaba (hmm, ¿otra coincidencia quizás?), SenseTime planea mejorar su plataforma de inteligencia artificial, construir infraestructura y “abrir nuevas oportunidades de negocios”, según CNBC.

Eso casi seguramente significa que el software de SenseTime se volverá más sofisticado y omnipresente. El reconocimiento facial se está volviendo rápidamente tan avanzado que elude los intentos de burlarlo, dejando a los ciudadanos preocupados por la privacidad con menos formas de evitar la vigilancia. Eso ya puede ser cierto para las personas en China, una nación que parece estar tratando de ganar el título de Nación más distopiana en la Tierra, y no es para menos el título, recordemos que el gobierno de China obligó a una parte de sus ciudadanos a instalar un software de espinaje en sus teléfonos móviles, tiene al presidente de por vida Xi Jinping, el sistema de vigilancia y reconocimiento facial para ciudadanos mas grande del mundo, un sistema de credito social para controlar el comportamiento de sus ciudadanos, el gran firewall y la prohibición de VPNs para evitar que sus ciudadanos obtengan acceso libre a internet, un sistema pre-crimen, la prohibición de la letra N, entre otras muchas curiosidades.

Dragonfly Eye: La máquina de Inteligencia Artificial que puede identificar a 2 mil millones de personas en segundos

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Yitu Technology ha creado un algoritmo de inteligencia artificial que se puede conectar a millones de cámaras de vigilancia y reconocer instantáneamente a las personas. La compañía, con sede en Shanghai, China, desarrolló Dragonfly Eye para escanear millones de fotografías que han sido registradas en la base de datos nacional del país.

Esto significa que tiene una colección de 1,800 millones de fotos en el archivo, incluidos los visitantes del país y las que se toman en los puertos y aeropuertos. También puede tener acceso a las fotos de cada uno de los titulares de la tarjeta de identidad de Hong Kong, aunque Yitu se ha negado a confirmarlo. La tecnología de vanguardia ahora se utiliza para rastrear delincuentes, y las primeras etapas de uso demuestran que ha sido un gran éxito.

“Nuestras máquinas pueden reconocer fácilmente entre al menos 2 mil millones de personas en cuestión de segundos”, dijo el director ejecutivo y cofundador de Yitu, Zhu Long, al South China Morning Post.

“Lo que hubiera sido increíble hace solo tres años”.

Se informa que el primer día en que Dragonfly Eye estuvo en funcionamiento en el Metro de Shanghai, pudo rastrear a un hombre buscado por policías y envió a la policía a su ubicación exacta.

Otros 567 presuntos delincuentes fueron capturados en el sistema de metro de la ciudad.

Zhu continuó: “Digamos que vivimos en Shanghai, una ciudad de 24 millones de personas.

“Es un desafío para el gobierno controlar a una población tan grande”. Y sería imposible sin tecnología. Incluso cuando tenemos muchas cámaras instaladas, es una tarea difícil.

“No se pueden ver todos los videos, y hacer una búsqueda consume mucho tiempo y requiere demasiados recursos para obtener resultados significativos a partir de una gran cantidad de datos. Pero la inteligencia artificial puede hacerlo fácilmente y utilizando la infraestructura existente”.

Y el futuro de la tecnología Dragonfly no se detiene en la captura de delincuentes.

Se cree que podría usarse para identificar a las personas en los cajeros automáticos en el futuro, haciendo que llevar una tarjeta bancaria sea cosa del pasado (Cashless Society).

Añadió: “La gente pierde el tiempo discutiendo si todo es publicidad o es real, pero el reconocimiento facial ya muestra lo real que puede llegar a ser. En 2015, la IA ya había vencido a humanos en tareas de verificación facial.

“Nuestro algoritmo es más preciso que los funcionarios de aduanas para indicar si dos imágenes muestran a la misma persona. Incluso puede encontrar un sujeto entre millones de personas usando una imagen de 25 o 30 años.

“Y en los últimos dos años, el rendimiento de las máquinas se ha incrementado 1,000 veces”.

IA de AlphaZero vence al programa campeón de ajedrez después de aprender por su cuenta en solo cuatro horas

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La compañía de inteligencia artificial hermana de Google, DeepMind, reutiliza la inteligencia artificial para conquistar el ajedrez y el shogi sin la ayuda del conocimiento humano.

AlphaZero, la IA de juego creada por DeepMind, hermano de Google, ha derrotado al mejor programa informático de ajedrez del mundo y ha aprendido por su cuenta cómo jugar en menos de cuatro horas.

La IA reutilizada, que ha derrotado repetidamente a los mejores jugadores de Go del mundo como AlphaGo, se ha generalizado para que ahora pueda aprender otros juegos. Le tomó solo cuatro horas aprender las reglas del ajedrez antes de vencer al programa de ajedrez campeón del mundo, Stockfish 8, en un combate de 100 juegos.

AlphaZero ganó o empató los 100 juegos, de acuerdo con un artículo de investigación no revisado por pares publicado con Cornell University Library’s arXiv.

“Partiendo del juego aleatorio, y sin conocimientos de dominio, excepto las reglas del juego, AlphaZero logró en 24 horas un nivel de juego sobrehumano en los juegos de ajedrez y shogi [un juego de mesa japonés similar], así como en el Go, y derrotó convincentemente al “programa campeon del mundo en cada caso”, dijeron los autores del artículo que incluyen al fundador de DeepMind, Demis Hassabis, quien era un niño prodigio del ajedrez que alcanzó el estándar maestro a la edad de 13 años.

“Es un logro notable, incluso si hubiéramos esperado después de AlphaGo”, dijo el ex campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov a Chess.com. “Siempre hemos supuesto que el ajedrez requería demasiado conocimiento empírico para que una máquina jugara tan bien desde cero, sin ningún conocimiento humano agregado”.

Los programas de computadora han podido vencer a los mejores jugadores de ajedrez humanos desde que la supercomputadora Deep Blue de IBM derrotó a Kasparov el 12 de mayo de 1997.

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DeepMind dijo que la diferencia entre AlphaZero y sus competidores es que su enfoque de aprendizaje automático no recibe ningún aporte humano además de las reglas básicas del ajedrez. El resto funciona jugando a sí mismo una y otra vez con conocimiento auto-reforzado. El resultado, de acuerdo con DeepMind, es que AlphaZero adoptó un “enfoque más humanamente parecido” a la búsqueda de movimientos, procesando alrededor de 80,000 posiciones por segundo en ajedrez en comparación con los 70m de Stockfish 8.

Después de ganar 25 juegos de ajedrez frente a Stockfish 8 comenzando como blanco, con la ventaja del primer jugador, otros tres comenzando con negro y empatando otros 72 juegos, AlphaZero también aprendió shogi en dos horas antes de vencer al programa principal Elmo en una partida a 100 juegos. AlphaZero ganó 90 juegos, perdió ocho y empató 2.

El nuevo AlphaZero generalizado también fue capaz de vencer a la anterior versión “superhumana” de AlphaGo en el juego chino de Go después de solo ocho horas de auto entrenamiento, ganando 60 juegos y perdiendo 40 juegos.

Aunque los expertos dijeron que los resultados son impresionantes y tienen potencial en una amplia gama de aplicaciones para complementar el conocimiento humano, la profesora Joanna Bryson, investigadora de informática e IA de la Universidad de Bath, advirtió que era “una tarea todavía discreta”.

La Inteligencia Artificial de Google construyó una IA que supera a todas las fabricadas por humanos

 

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El proyecto AutoML de Google, diseñado para hacer que una IA construya otras IAs, ahora ha desarrollado un sistema de visión por computadora que supera ampliamente a los modelos más avanzados. El proyecto podría mejorar la forma en que los vehículos autónomos y los robots de inteligencia artificial de la próxima generación “ven”.

Una IA que puede construir IAs

En mayo de 2017, los investigadores de Google Brain anunciaron la creación de AutoML, una inteligencia artificial (IA) que es capaz de generar sus propias IA. Más recientemente, decidieron presentar AutoML con su mayor desafío hasta la fecha, y la IA que puede construir AI creó un “niño” que superó a todos sus contrapartes hechas por el hombre.

Los investigadores de Google automatizaron el diseño de modelos de aprendizaje automático utilizando un enfoque llamado aprendizaje reforzado. AutoML actúa como una red neuronal controladora que desarrolla una red infantil de inteligencia artificial para una tarea específica. Para esta IA infantil en particular, que los investigadores llamaron NASNet, la tarea consistía en reconocer objetos (personas, automóviles, semáforos, bolsos, mochilas, etc.) en un video en tiempo real.

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AutoML evaluaría el rendimiento de NASNet y usaría esa información para mejorar su IA infantil, repitiendo el proceso miles de veces. Cuando se probaron en la clasificación de imágenes ImageNet y los conjuntos de datos de detección de objetos COCO, que los investigadores de Google llaman “dos de los conjuntos de datos académicos a gran escala más respetados en visión artificial”, NASNet superó a todos los demás sistemas de visión por computadora.

Según los investigadores, NASNet tenía un 82.7% de precisión en la predicción de imágenes en el conjunto de validación de ImageNet. Esto es un 1.2 por ciento mejor que cualquier resultado publicado previamente, y el sistema también es un 4% más eficiente, con un promedio de Precisión media (mAP) del 43.1%. Además, una versión menos computacionalmente exigente de NASNet superó a los mejores modelos de tamaño similar para plataformas móviles en un 3.1%.

Una vista del futuro

El aprendizaje automático es lo que le da a muchos sistemas de inteligencia artificial la capacidad de realizar tareas específicas. Aunque el concepto detrás de esto es bastante simple, un algoritmo aprende al ser alimentado con una tonelada de datos, el proceso requiere una gran cantidad de tiempo y esfuerzo. Al automatizar el proceso de creación de sistemas de inteligencia artificial precisos y eficientes, una IA que puede construir IA se lleva la peor parte de ese trabajo. En última instancia, eso significa que AutoML podría abrir el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial a los no expertos.

En cuanto a NASNet específicamente, los algoritmos de visión por computadora precisos y eficientes son muy buscados debido a la cantidad de aplicaciones potenciales. Podrían utilizarse para crear sofisticados robots con inteligencia artificial o para ayudar a las personas con discapacidad visual a recuperar la vista, como sugirió un investigador. También podrían ayudar a los diseñadores a mejorar las tecnologías de los vehículos autónomos. Cuanto más rápido un vehículo autónomo puede reconocer objetos en su camino, más rápido puede reaccionar ante ellos, aumentando así la seguridad de dichos vehículos.

Los investigadores de Google reconocen que NASNet podría resultar útil para una amplia gama de aplicaciones y tiene una fuente abierta de AI para la inferencia en la clasificación de imágenes y la detección de objetos. “Esperamos que la comunidad más grande de aprendizaje automático pueda basarse en estos modelos para abordar multitud de problemas de visión artificial que aún no hemos imaginado”, escribieron en su publicación de blog.

A pesar de que las aplicaciones para NASNet y AutoML son abundantes, la creación de una IA que pueda construir inteligencia artificial plantea algunas preocupaciones. Por ejemplo, ¿qué impide que el padre transmita sesgos no deseados a su hijo? ¿Qué pasa si AutoML crea sistemas tan rápido que la sociedad no pueda mantener el ritmo? No es muy difícil ver cómo NASNet podría emplearse en sistemas de vigilancia automatizados en un futuro próximo, tal vez antes de que se establezcan regulaciones para controlar dichos sistemas.

 

Cuando los robots gobiernen los mercados

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La comunidad de Corbett Report sostuvo una vigorosa discusión sobre el futuro de la Inteligencia Artificial el verano pasado, y los resultados son: Nadie entiende la pregunta (yo mismo incluido). Ahora, para ser justos, no serví demasiado para enmarcar el debate, así que, como es típico con este tema en particular, rápidamente se convirtió en el argumento estándar de la IA sobre si las tostadoras tienen almas o no (“¡Yo hago pan tostado, por lo tanto soy!“). Exagero solo ligeramente.

Entiendo por qué la conversación inevitablemente se dirige en esta dirección. La naturaleza de la conciencia y la cuestión del alma son temas que nos han fascinado como especie durante miles de años, y el advenimiento de la conciencia robótica amenaza con trastornar las creencias profundamente arraigadas de miles de millones de personas.

Quizás de manera inevitable, los profetas de la singularidad tecnológica han puesto este tema directamente en primer plano al crear su propia religión con “una Deidad basada en la Inteligencia Artificial (IA) desarrollada a través de hardware y software”. Es llamado “Way of the Future” y fue fundada (con un gran grado de fanfarronería de MSM de los sospechosos habituales) por… espere… un ex ingeniero de Google. Así es, después de desarrollar nuestro automóvil moderno de Big Brother de la vida real, este desertor de Silicon Valley ha comenzado una iglesia para que la gente adore a nuestros futuros señores robots.

Pero, en general, este no es el tipo de cosas que las personas que investigan sobre el terreno piensan. Entonces, ¿qué piensan ellos? Ah, cosas como “¿Cómo será el mundo financiero cuando Skynet administre los mercados?”

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¿Crees que suena loco? Bueno, tómenlo con nuestros buenos amigos en el aún mas sombrío hermano pequeño del sombrío Banco de Pagos Internacionales, el Consejo de Estabilidad Financiera. Acaban de publicar un libro blanco sobre ese mismo tema.

Bueno, está bien, no lo dicen así. Su trabajo tiene un título considerablemente menos ágil “Inteligencia artificial y aprendizaje automático en servicios financieros: desarrollos del mercado y las implicaciones de la estabilidad financiera“. Pero vamos. Estos son los súbditos de los banqueros centrales. Su trabajo es hacer que hasta las cosas más increíbles suenen aburridas.

Entonces, ¿qué concluyen los manidos lacayos de los oligarcas banqueros? ¡Por qué, la IA es algo genial, por supuesto! Hará que todo sea más eficiente y (incluso si hay un pequeño riesgo de un pequeño inconveniente) todos estarán mejor con ello.

De hecho, hacen todo lo posible para malinterpretar sus propios escenarios de tal manera que los problemas inherentes a la tecnología parezcan intrascendentes. Por ejemplo, señalan que “la AI y el aprendizaje automático pueden permitir que ciertos participantes del mercado recopilen y analicen información a mayor escala”, pero luego llegan a la conclusión absurda de que estas disparidades en la capacidad “podrían reducir las asimetrías de información y contribuir a la eficiencia y estabilidad de los mercados

Vale la pena leer esa premisa y la conclusión nuevamente para ver como se contradicen completamente entre sí. “Ciertos participantes en el mercado” que tienen acceso a la inteligencia artificial podrán recopilar y analizar información más rápidamente que sus competidores… pero ¿eso reducirá la asimetría de la información? Bueno, tal vez después de haber comunicado esa información al resto del mercado en forma de una orden de compra o venta, pero será un poco tarde para todos los demás, ¿no?

Contraste esa línea de pensamiento con la reciente observación de Vladimir Putin de que “el que se convierta en el líder en esta esfera [AI] será el gobernante del mundo”. La disparidad entre los que tienen y los que no tienen inteligencia artificial no reducirá la asimetría de la información, sino que la magnificará en varios órdenes de magnitud. En esencia, el primer participante en el mercado que implemente una IA eficaz será el regente del mercado.

 

Para ser justos, el informe del FSB rinde homenaje a algunos de los riesgos importantes que rodean a la tecnología AI, como su falta de auditabilidad o el tema del sesgo de datos, pero estos problemas son inevitablemente rechazados por los autores del estudio, ya sea pidiendo medidas vagas como “pruebas y capacitación” o llamando a los reguladores del gobierno para supervisar estos nuevos desarrollos.

La parte más exasperante de todo este ejercicio académico sin sentido es que no tenemos que teorizar acerca de los posibles efectos de la IA en algún escenario futuro lejano imaginario. Ya tenemos ejemplos del mundo real de cómo las tecnologías de inteligencia artificial (evidentemente crudas) pueden causar estragos en los mercados mundiales.

¿Recuerda el Flash Crash del 6 de mayo de 2010, cuando el mercado bursátil estadounidense se desplomó en $ 862 mil millones en una impresionante ventana de 36 minutos y luego se recuperó mágicamente igual de rápido? Yo lo recuerdo. Y para aquellos que no estaban haciendo el seguimiento de esa historia, culminó con el asesinato en 2015 del cordero sacrificado, Navinder Singh Sarao, un comerciante británico que supuestamente causó la crisis total de la casa de sus padres en Hounslow. Fue entonces cuando Sarao fue arrestado por “falsificar” los mercados mediante una avalancha de órdenes de compra que nunca tuvo la intención de concretar y luego cancelar su pedido y cobrar el precio ahora elevado.

Como informé en ese momento, el cargo fue fraudulento desde el principio. No solo los puntajes indecibles de los traders regularmente “engañan” al mercado de esta manera, sino que el mismo Sarao había usado esas mismas técnicas 250 veces distintas antes del Flash Crash. Entonces, ¿por qué de repente causó caos en ese día en particular? La respuesta, por supuesto, es que fueron los algoritmos de HFT (High-Frequency Trading) que ahora explican la mayoría de las operaciones los que fueron los verdaderos culpables.

“La verdad tácita e incómoda es que Sarao solo está jugando con un problema habilitado por los algoritmos de negociación de alta velocidad que ahora representan hasta el 60% del volumen de negociación en los mercados de futuros de EE. UU. Estos intercambios generados por computadora pueden funcionar en órdenes de magnitud más rápido que cualquier humano, reaccionando a los cambios en la dirección del mercado e implementando órdenes de compra y venta sobre la base de ese conocimiento miles de veces por segundo. A medida que se despliega el flash, una vez que los algoritmos son engañados para venderlos, todo el mercado se puede sumergir en el caos en cuestión de minutos”.
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Los miembros de la iglesia “Way of the Future” protestarán sin dudar que los algoritmos de HFT que operaban en los mercados en 2010 eran tan primitivos en comparación con la llegada del Dios de AI consciente que la comparación es absurda. Pero dirían eso ¿No? Sin embargo, como nos recuerda el sabio filósofo Donald Rumsfeld, hay cosas que sabemos que no sabemos y otras que no sabemos que no conocemos, y las últimas son el verdadero problema. Y cuando se trata de AI, es una muy buena pregunta por qué alguien que haya hecho un avance significativo hacia la creación de una inteligencia verdaderamente artificial compartiría esa información de monopolización del mercado con cualquier otra persona. A pesar de la exagerada alusión a la “IA abierta” de los hypesters habituales, ¿alguien está bajo el engaño de que los malvados genios en las entrañas del Pentágono (y mucho menos los agentes de FANG) realmente mantendrán al público al día de sus últimas aventuras en computación cuántica o desarrollo de redes neuronales o procesamiento del lenguaje natural o computación no lineal?

Solo piense en Ptech, el legendario software que entró en los sistemas informáticos más sensibles del mundo y prometió darles a sus usuarios poderes similares a los de Dios para predecir eventos antes de que ocurrieran, y que casi con total seguridad fueron  implementados el 11 de septiembre por los verdaderos perpetradores de ese ataque de bandera falsa. O piense en el software PROMIS del que supuestamente se deriva, el programa robado que se encuentra en el centro de la historia de Inslaw / Octopus. Estos programas tienen décadas de antigüedad en este punto. ¿Qué tan más avanzado es el software que se utilizará para perpetrar el próximo ataque de bandera falsa?

Hay muchas preguntas en torno al desarrollo de esta tecnología que plantea una amenaza existencial para la humanidad, pero la mayoría de la gente está demasiado ocupada preocupándose acerca de si las computadoras pueden tener un alma para abordar estas preocupaciones. Y los que no están distraídos con estos rompecabezas filosóficos están trabajando para gente como FSB para poner el brillo más brillante de Relaciones Públicas en todo el tema.

No tengo las respuestas definitivas aquí, pero sí sé esto: los singularistas tienen al menos la razón de que el poder de procesamiento de la información está avanzando exponencialmente y que habrá cambios casi inimaginables en nuestra sociedad en el transcurso de nuestra vida. Y llámenlo “superinteligencia de la computadora” o lo que quieran, pero si dejamos el desarrollo de esta tecnología a personas como Elon Musk, Bill Gates, MIT, FSB y Dr. Strangeloves en la Rand Corporation, las consecuencias serán  horriblemente predecibles.

 

Slaughterbots | Robots Asesinos (Subtitulado Español)

Muchos de los principales investigadores de Inteligencia Artificial y organizaciones humanitarias a nivel mundial están preocupados de las consecuencias potencialmente catastróficas de permitir el desarrollo de armas letales autónomas (LAWS).

Recordemos que en agosto de 2017, 116 especialistas en robótica e IA, incluidos el fundador de SpaceX Elon Musk y el cofundador de Google Deepmind, Mustafa Suleyman, han firmado una carta a las Naciones Unidas pidiendo una supervisión estricta de las armas autónomas, también conocidas como “robots asesinos”. Un comunicado de prensa adjunto dice que el grupo quiere “una prohibición de su uso a nivel internacional”. Otros firmantes de la carta incluyen ejecutivos y fundadores de Universal Robotics de Dinamarca, Element AI de Canadá y Aldebaran Robotics de Francia.

La carta describe los riesgos del armamento robótico en términos nefastos, y dice que la necesidad de una acción fuerte es urgente.

“Una vez desarrolladas, las armas letales autónomas (LAWS) permitirán que se libren conflictos armados a una escala mayor que nunca, y en escalas de tiempo más rápidas de lo que los humanos pueden comprender”.

Se podría decir que los guerreros robóticos podrían reducir las bajas entre los soldados humanos, al menos, los de las naciones más ricas y más avanzadas. Pero el riesgo para los civiles es la preocupación principal del grupo de Musk y Suleyman, que escribe que:

“estas pueden ser armas de terror, armas que los déspotas y terroristas usan contra poblaciones inocentes, y armas hackeadas para comportarse de maneras no deseadas”.

También el presidente ruso Vladimir Putin se ha unido a la guerra de palabras sobre la carrera internacional para desarrollar inteligencia artificial. Putin predijo que cualquiera que sea el país que lidere la investigación en IA llegará a dominar los asuntos globales.

“La inteligencia artificial es el futuro, no solo para Rusia, sino para toda la humanidad. Viene con oportunidades colosales, pero también amenazas que son difíciles de predecir. Quien se convierta en el líder en esta esfera se convertirá en el gobernante del mundo”.

Visita: http://autonomousweapons.org/

Un nuevo holograma artificialmente inteligente acaba de nacer

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VNTANA y Satisfi Labs están colaborando en una plataforma de hologramas de recepcionistas. El producto final permitirá a las empresas combinar un asistente virtual impulsado por inteligencia artificial con imágenes visuales de realidad.

VNTANA y Satisfi Labs han anunciado una nueva plataforma que permitirá a las empresas desarrollar un recepcionista en forma de holograma para su uso en los negocios. El proyecto fusiona la inteligencia artificial (AI) con la tecnología de realidad aumentada (AR) para producir una persona en 3D que puede interactuar con los clientes.

“Nuestra tecnología de hologramas ha ayudado a numerosas marcas a conectarse mejor con sus consumidores, y estamos encantados de ofrecer esta nueva adición en nuestra plataforma”, dijo Ashley Crowder, CEO y cofundador de VNTANA, en un comunicado de prensa.

Continuó, “Al asociarnos con Satisfi, podemos integrar AI y AR por primera vez, por lo que nuestros hologramas pueden interactuar con los consumidores en un nivel más avanzado, mientras usan nuestra plataforma de confianza para rastrear datos y crear experiencias y publicidad más personalizadas.

VNTANA ofrece como ejemplo un equipo deportivo que crea un holograma de su jugador estrella para guiar a los fanáticos a sus asientos el día del juego. Un hotel puede crear un “empleado” que podría manejar el procedimiento de registro y hacer reservaciones para la cena.

La plataforma usará un sistema de reconocimiento facial para medir las reacciones. VNTANA ofrecerá un módulo de análisis de sentimiento post-lanzamiento que permitirá que los clientes “angustiados” sean dirigidos hacia un contacto que no sea un holograma.

Fuente: https://futurism.com/a-new-artificially-intelligent-hologram-was-just-born/

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