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Son más de tres años desde que venimos escuchando sobre Deep Learning y Machine Learning, de hecho la inteligencia artificial no existiría con estas dos, sobretodo con esta última.

El aprendizaje automático (Machine Learning en inglés) permite a un sistema aprender automáticamente, razón por la que ha sido usado por Google, Apple, Huawei y Samsung últimamente, todo con el fin de mejorar los asistentes de voz o el rendimiento de ciertos programas de los dispositivos móviles, ya sea la cámara o la velocidad de procesamiento.

Si nos queremos ir más profundo, «Aprender» en el Machine Learning significa identificar patrones complejos de millones de datos, mientras que la «Máquina» es la encargada de aprender el algoritmo, prediciendo comportamientos futuros y revisando los datos. Todo esto lo hace automáticamente, por lo que una vez ya maduro no necesita intervención humana, pues es autónoma con el tiempo, quizá principal razón por la que Elon Musk le tiene tanto miedo.

De hecho el 2017 fue el año en el que más de un fabricante se colgó a la inteligencia artificial y Machine Learning. Samsung lo hizo con Bixby, su asistente de voz que no resultó ser tan inteligente como uno pensaba. Apple recién lo instauró en su procesador A11, cuando Huawei lo hizo antes en el Kirin 970, el resultado es que ambas empresas de momento están en pañales y solo lo usan con fines de marketing.

 

Lejos de los A11 de Apple en los iPhone 8 y iPhone X, Google y Huawei llevan una ventaja en inteligencia artificial, aunque solo el primero muestra rendimiento óptimo real en el día a día.

 

Y por otro lado tenemos a Google, quien ya viene «jugando» con estas tecnologías desde hace más de tres años en sus servicios y que recién ha decidido llevar a sus dispositivos móviles presentando dos razones de peso por las que ellos lideran estos apartados. ¿Cuáles son? Assistant, el asistente de voz de Google con inteligencia artificial, y el rendimiento fotográfico de las cámaras en los Pixel 2, los cuales llevan sensores «inferiores» a su competencia, pero en el postprocesado le dan una buena repasada

Pues bien, justo por la mayor y destacada experiencia de Google frente a sus rivales, se ha decidido llevar cursos de Machine Learning para todos sus ingenieros, los cuales ya llevan funcionando desde hace un par de meses, pero recién ahora se han abierto para el público. ¿Lo mejor? Totalmente gratuitos y en el idioma de cada uno.

 

Sin el Machine Learning no habría Inteligencia Artificial

 

Si estás interesado en aprender sobre el Machine Learning, Google pone a tu disposición un curso intensivo de Aprendizaje Automático totalmente gratuito, este taller incluye 25 lecciones y más de 40 ejercicios.

En el curso aprenderás sobre los primeros pasos con API TensorFlow, conceptos detallados sobre el estudio de Machine Learning, reducción de perdida, validación y más.

El único requisito más importante que pide Google es que tendrás que saber sobre el promedio sobre álgebra, esto quiere decir que necesitas desarrollar sin problemas ecuaciones lineales, variables, etcétera.

Otro no tan pesado son los conocimientos básicos de programación en Python, más de la mitad de ejercicios del curso están programados en Python con TensorFlow, para desarrollarlos y aprender de estos necesitarás saber algo de programación. ¿Qué es lo que te pide exactamente Google? Debes sentirte cómodo para aprender el código, de lo contrario tu aprendizaje será mucho más lento o quizá no puedas lograr terminarlo.

Si después de todo esto sigues interesado y con ganas de aprender, basta con ingresar a este enlace de Google Developers y aquí  si lo quieres netamente en español.

Más información: Google Developers
 

 

La inteligencia artificial se encuentra a años, incluso décadas, de distancia de poder replicar las funciones de la mente humana, pero se está trabajando muy en serio en la actualidad, y su influencia seguramente se ampliará. La ironía de toda esa promesa es que la mente del ser humano está muy atrasada, solo unos pocos tienen el conocimiento mínimo sobre cómo funcionan realmente la inteligencia artificial y el conocimiento profundo.

Las técnicas que apuntalan muchas de las herramientas de la inteligencia artificial en la actualidad, como el aprendizaje de máquinas (Del inglés Machine Learning), no son fáciles de comprender. Alimentan a las computadoras con grandes cantidades de información para “enseñarles” a reconocer nuestras palabras o detenerse ante una señal de alto. Esto no solo es diferente a cómo funciona la mente humana, sino que también incluye técnicas imposibles de comprender sin un maestro eficaz.

Los mejores cursos sobre inteligencia artificial, aprendizaje profundo y aprendizaje de máquinas

Por suerte, la reciente popularidad de la inteligencia artificial ha producido cientos de artículos, videos, webinars, cursos y libros destinados a los principiantes y a los expertos que deseen expandir sus horizontes. A continuación, hemos seleccionado los mejores disponibles.

 

Cursos sobre inteligencia artificial para principiantes

 

  • Inteligencia artificial: Curso en línea y gratuito del MIT
    El Instituto Tecnológico de Massachusetts es una de las universidades técnicas más exigentes, pero también es el lugar desde donde sistemáticamente egresan algunas de las mentes más brillantes en el campo. Este curso introductorio, formado por 30 clases por video, comienza con la representación de los conocimientos básicos e incluye demostraciones interactivas para ayudar a los estudiantes a comprender cómo los diferentes métodos de inteligencia artificial funcionan bajo diferentes circunstancias.
  • Inteligencia artificial de la A a la Z: Aprenda cómo diseñar una inteligencia artificial
    Un curso que abarca los principales conceptos de la inteligencia artificial y le enseña a codificar desde cero y a analizar las aplicaciones de la inteligencia artificial en el mundo real. Este útil curso le brinda un enfoque integral y, a la vez, simple para aprender los conceptos básicos y crear inteligencia artificial con aplicaciones prácticas.
  • Aprendizaje profundo para empresas
    Un enfoque sólido y simple sobre la técnica de inteligencia artificial más destacada (la visión de computación le sigue muy de cerca). El enfoque se centra en las estrellas de la inteligencia artificial del mundo empresarial, desde el ganador de Jeopardy, Watson de IBM, hasta LettuceBot un sistema de aprendizaje profundo que ayuda a plantar y cultivar la verdura de hoja preferida por todos. También se incluye un trabajo práctico con herramientas como Google TensorFlow, pero el enfoque permanece sobre lo que los líderes empresariales necesitan saber.

 

Cursos de nivel medio para mejorar su conocimiento sobre la inteligencia artificial

 

  • Aprendizaje profundo de Google
    Un curso más avanzado de tres meses de duración que les enseña a los alumnos a entrenar y optimizar los diferentes tipos de redes neurales y a diseñar sistemas que aprendan a partir de conjuntos de datos de gran tamaño. Este curso es una buena continuación o alternativa para aquellas personas con conocimientos demasiado avanzados para los cursos de aprendizaje profundo de Ng.
  • Redes neurales y aprendizaje profundo
    Andrew Ng, una estrella tanto en la enseñanza como en la inteligencia artificial, conduce a los estudiantes a través de una introducción más técnica sobre los conceptos básicos del aprendizaje profundo y las redes neurales. El curso está dirigido a las personas con algunos conocimientos técnicos, pero también demuestra de qué manera el aprendizaje profundo es relevante para las empresas. Los siguientes cursos de la serie continúan con material más detallado, como la Estructuración de proyectos de aprendizaje de máquinas.
  • Salesforce Einstein Discovery: Inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas, fáciles
    El motor de inteligencia artificial de Salesforce Einstein ofrece un ejemplo interesante de inteligencia artificial dedicada a un particular problema de las empresas: brindar soporte a los clientes. Aunque este curso está demasiado enfocado a servir como una introducción general en este campo, también ofrece una compensación: no se requiere codificación para obtener experiencia práctica en la creación de aplicaciones habilitadas para la inteligencia artificial.

 

Cursos avanzados sobre inteligencia artificial

 

  • Introducción a la visión de computación
    La visión de computación es una subespecialidad única dentro del campo de la inteligencia artificial, importante en todos los campos, desde vehículos autónomos hasta realidad aumentada y fabricación avanzada. Este curso de cuatro meses de duración no es para principiantes, sino que enseña de forma efectiva los conceptos básicos y centrales detrás de la visión de computación.
  • Instituto de Aprendizaje Profundo de NVIDIA
    Aprenda cómo acelerar la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y las aplicaciones de computación acelerada mediante más de una docena de cursos de capacitación práctica con base en proyectos. Trabajará con la capacitación del DLI en línea desde cualquier lugar, utilizando una estación de trabajo con aceleración por GPU totalmente configurada en la nube. Todo lo que necesita es un navegador web y una conexión a Internet. Entre los ejemplos, se incluyen aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes, que enseña cómo entrenar redes neurales para el reconocimiento de imágenes, y clasificación lineal con TensorFlow, que utiliza el amplio marco de trabajo para el aprendizaje de máquinas de Google.
  • Reforzamiento del aprendizaje
    Si los anteriores cursos sobre aprendizaje profundo le parecen un juego de niños, este curso es un buen paso adelante: adopta un enfoque teórico al aprendizaje de máquinas, desde los artículos clásicos sobre el tema hasta los trabajos más recientes. Este curso le permitirá comprender, participar y contribuir con la comunidad de investigación para el reforzamiento del aprendizaje.

 

 

Cuando tomamos un teléfono inteligente, lo que más le llama la atención al usuario promedio, en ese orden, es su diseño, su pantalla y su cámara, tres apartados importantísimos al momento de valorar un terminal, pero que definitivamente serían un cascarón sin contenido si el teléfono no tiene la capacidad de mover los procesos más sencillos e incluso los más complicados con con la eficiencia necesaria y esperable en un gama alta a toda regla.

Y si por mucho tiempo esto ha tenido más que ver con el hardware, procesadores de varios núcleos y de altas frecuencias de reloj que nos daban suficiente poder bruto para mover la aplicación que se nos pusiera en frente, la nueva tendencia del mercado, especialmente a nivel de móviles, es el de aprovechar ese poder de manera un poco más inteligente, dándole al usuario no solo lo que pide, sino lo que necesita, y todo ello sin que tenga siquiera que pedirlo.

¿De qué hablamos? Pues de la inteligencia artificial, una de las más importante, sino la más importante, tendencia a nivel tecnología que llegó con este 2017 y que seguramente se irá fortaleciendo y generalizando con el avance del tiempo.

 

Face ID
Lamentablemente iOS 11 no pudo sacarle todo el provecho al A11 Bionic

 

Pero, ¿A qué nos referimos con exactitud cuando hablamos de inteligencia artificial? Pues, en términos bastante sencillos, que el terminal trabaje de forma invisible en darnos información, contenido o eficiencia en procesos para de esta manera mejorar su experiencia de uso. Y si bien los primeros en mencionar una solución como esta fueron los chicos de Apple con su A11 Bionic y el chip dedicado para Inteligencia Artificial, todos los fallos (bastante documentados por cierto) relacionados a iOS 11 hicieron que, fuera del tema del reconocimiento facial, en verdad no veamos una experiencia de usuario mejorada, que es lo que se busca principalmente con esta adición. 

Caso contrario con los nuevos Mate 10 que Huawei presentó solo unos días después.

 

Mate 10
Mate 10 Pro

 

Y es que con el lanzamiento del Mate 10 y el Mate 10 Pro, Huawei estrenó por fin su Kirin 970, procesador con una NPU (Unidad de Procesamiento Neural) que aumenta exponencialmente las capacidades del dispositivo para varios procesos en concreto. 

Así por ejemplo, tendremos una mayor fluidez gracias a que el terminal irá aprendiendo de nuestra rutina y de los procesos que abriremos y que tendrán mayor relevancia en nuestro quehacer diario, una mayor autonomía al discernir el sistema entre lo importante y lo totalmente prescindible e incluso mejoras a nivel fotográfico gracias a que el terminal con el Kirin 970 tendrá varios procesos de reconocimiento de escena que permitirá variar los ajustes automáticos para adecuarse de mejor manera a la situación y obtener el mejor resultado.

Sobre la última característica, bastará con ver la interfaz de la cámara de un Mate 10 para notar como, dependiendo de lo que enfoquemos, se nos mostrará un ícono, el cual confirma visualmente que el teléfono ha logrado una identificación positiva de su objetivo.

 

Y todo gracias a la Unidad de Procesamiento Neural

 

Y sí, seguramente muchos díran que ya anteriormente se vendían este tipo de características desde la parte de optimización de software, lo cual es cierto, pero el hecho de incluir una unidad de procesamiento dedicada especialmente a este tipo de mejoras es lo que hará la diferencia, la cual en algunos casos será como del día y la noche.

Así que ya saben chicos, las unidades de procesamiento para inteligencia artificial han llegado para quedarse, por lo que no debería sorprenderles que en el 2018 que ya se nos viene la veamos implementada en cada vez más teléfonos. Es el siguiente paso y podría llegar a convertirse en la nueva forma de identificar a un teléfono realmente inteligente.

 

 

La inteligencia artificial está formando parte de la industria móvil un buen tiempo, la encontramos en la mayoría de asistentes de voz como Siri, Cortana, Ok Google y, recientemente, Bixby.

Si bien la inteligencia artificial ha demostrado ser importante en nuestro día a día, el verdadero interés está en su evolución, la Machine Learning, hasta la llegada del Deep Learning.

Pues bien, si hablamos de Machine Learning solo hay un fabricante que hasta la fecha ha venido apostando por esta y es Huawei, quien lo anunció en sus Mate 9 y P10. Recientemente ha presentado el Kirin 970, el que equipo que veremos en el Mate 10 y Mate 10 Pro, ambos con una unidad de proceso neuronal (NPU).

Tal como se esperaba, Machine Learning formará parte de otros equipos y es así como Apple se sumó a esta tecnología con sus nuevos iPhone con procesadores A11 Bionic, los cuales poseen un motor neural para estas tareas.

Pues bien, según The Korea Herald, Samsung no quiere quedarse atrás y ya está trabajando en un procesador con NPU, el cual estará dentro de los próximos Galaxy S9.

 

“Samsung está en medio del desarrollo de varios modelos de chips que serán capaces de procesar datos masivos de aplicaciones de Inteligencia Artificial en dispositivos, eliminando la necesidad de comunicarse con servidores en la nube.”

 

La información ha sido validada por Kim Ki-nam, actual presidente de la División de Semiconductores de Samsung, quien ha confirmado el desarrollo de nuevos chips con NPU.

Ya sabemos que Samsung tiene una buena experiencia en la fabricación de procesadores, pero para esta ocasión ha necesitado la ayuda de una startup inglesa llamada Graphcore, donde han invertido 300 millones de dólares para desarrollar IPU (Unidad de Procesamiento de Inteligencia).

Con esto se confirma que Samsung estará involucrado en Machine Learning y que su equipo que estrenará este procesador será su próximo gama alta, los Galaxy S9.

Fuente: The Korea Herald
 

 

Si pensamos en el Tony Stark de la vida real solo se nos ocurre un nombre. Elon Musk es uno de los hombres más visionarios de todos los tiempos, quien ha sido capaz de llevar gran parte de sus ideas a la vida real, desde autos inteligentes que se conducen solos (Tesla), hasta llegar a la luna (SpaceX).

Cuando pensamos en como será el futuro, debemos preguntárselo a Musk quien ha demostrado en varias oportunidades tener ideas bastante claras sobre la evolución de la tecnología y uno de los temas que más ha tratado es sobre la inteligencia artificial (IA).

Musk está nuevamente en boca de todos luego de opinar, nuevamente, sobre la inteligencia artificial luego que Vladimir Putin, Presidente de Rusia, mencionara en una reciente entrevista que el país que lidere la investigación de IA será el que domine el planeta, además de mencionar que la IA es el futuro de la humanidad.

 

Cabe resaltar que Putin ha mencionado estar de acuerdo con las declaraciones de Elon Musk sobre IA, pero menciona que las ventajas aún son mayores

 

El inventor más popular en todo el mundo ha mencionado que la Inteligencia Artificial es realmente peligrosa, mucho más que Corea del Norte (sí, el chinito que lanza misiles diariamente). De hecho menciona que si piensas en la Tercera Guerra mundial no es necesaria ver a China o Rusia, sino a la IA.

Para Elon Musk, las distintas disputas que se viven actualmente no se comparan en nada a lo que podría ocasionar la IA sin control, tal como se encuentra actualmente. Basta que una computadora súper inteligente decida «lo mejor para la humanidad» y decida bombardear alguna ciudad o país.

 


 

Para explicar mejor este último punto, Musk menciona que los posibles ataques que haga la inteligencia artificial sean en modo de prevención para evitar bajas de sus creadores, pero debido a estas decisiones tomadas por la IA se iniciaría la respuesta del resto de países (o afectados) y con ella la Tercera Guerra Mundial. Automáticamente se nos viene a la mente Skynet de Terminator.

El sudafricano (sí, no es norteamericano) ha mencionado que si bien la IA es realmente importante, actualmente no hay control sobre ella y los diversos países que están apostando por ella no cuentan con medidas de seguridad, por lo que basta un error para que la humanidad esté condenada, por lo que tiempo atrás decidió hacer una solicitud a la ONU para que se prohiba toda arma letal autónoma.

Fuente: The Guardian

 

 

La evolución de Facebook en los últimos años es realmente impresionante. Si bien ‘solo’ es la red social más usada en el planeta, la empresa de Mark Zuckerberg ha sabido expandirse a otros mercados como el de publicidad, realidad virtual y en desarrollo de aplicaciones, siendo estas dos últimas sus principales apuestas para su futuro.

Pues bien, a través de la última publicación en Facebook, Mark Zuckerberg ha manifestado que en su empresa ya están trabajando en inteligencia artificial y buscando la forma de crear su propia versión de Jarvis en los próximos años, el fiel ayudante de Tony Stark.

El popular CEO de Facebook pretende construir un sistema de inteligencia artificial que controle su hogar y muestre visualizaciones en realidad virtual de su trabajo, incluso se animó a decir que le gustaría que se viera y fuese tan útil como Jarvis.

 

Puedes pensar en esto como si fuera Jarvis en Iron Man

 

No se ha animado en mencionar como va su nuevo proyecto, pero afirma que ya están empezando a explorar toda la tecnología actual con el fin de crear su propia sistema de inteligencia artificial que serviría para controlar diversas funciones de tu hogar. Básicamente quieren algo que te permita reducir la temperatura, las luces, pausar y elegir a gusto pistas de música, un sistema de reconocimiento facial para ver quien ingresa a tu casa e incluso la posibilidad de que este sistema te diga si tu hijo menor necesita tu atención.

En su misma publicación ha halagado al Amazon Echo, el parlante inteligente de Amazon, manifestando que desde su compra todo ha sido más fácil.

 

“Solo para música, Amazon Echo es bastante bueno. Me ha sido muy útil para controlar la música con mi voz cuando tengo ambas manos ocupadas cuidando a Max.”

 

Lo que hasta ahora parece un dolor de cabeza en este nuevo proyecto es lograr que su nuevo sistema logre reaccionar automáticamente sin ninguna interacción directa. “Estoy muy interesado en usar el reconocimiento de voz y cara para ajustar las luces y la temperatura dependiendo de quién está en qué habitaciones. Por ejemplo, a mí me gusta la temperatura más fría que a Cilla, por lo que debería ser posible ver quién está en la habitación y ajustar la temperatura automáticamente.”

¿Y cuál es el fin de este proyecto? Si bien el grueso sería venderlo o distribuirlo, Zuckerberg se contenta por el momento en que le ayude en su trabajo habitual.

 

«En el plano profesional, me ayudará a visualizar datos en realidad virtual para ayudarme a construir mejores servicios y dirigir mis organizaciones con mayor efectividad.”

 

Es probable que veamos un adelanto antes de finalizar este nuevo año, ya que este es un proyecto basado en su serie de retos anuales, en donde anteriormente incluyó aprender chino mandarían, leer dos libros cada mes, matar el mismo el animal que comerá, entre otras cosas.

 

A estas alturas, y gracias a su nominación al Oscar, ya la mayoría debe haber al menos oído nombrar a ‘Her’, la cinta de Spike Jonze que nos cuenta como su protagonista (encarnado por Joaquín Phoenix) se enamora de la inteligencia artificial de su computadora. Más de un adepto a Siri se identificará con el tema seguramente.

La cinta fue estrenada en Estados Unidos hace poco menos de un mes, pero el hecho de tratar temas tan interesantes como el avance de la inteligencia artificial y la soledad del individuo a pesar de estar cada vez más conectados, la ha convertido en un éxito instantáneo. Las críticas son bastante buenas, habiendo sido nominada hasta el momento a más de un premio y ya habiendo ganado un Globo de Oro a Mejor Guión, solo queda decir que esta película es un must see, especialmente si tomamos en cuenta que la voz de Samantha (nombre de la inteligencia artificial en la película) es la de Scarlett Johanson.

Como seguramente tendremos que esperar al menos un par de meses para ver esta película en nuestras salas, los dejamos con el trailer subtitulado para que se hagan sus propias ideas. Tiembla Siri, si no te pones las pilas Samantha va a quedarse con todos los corazones.

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